Geri Dön

Image enhancement based breast cancer detection using artificial neural network

Meme kanseri algılamada yapay sinir ağını kullanılarak görüntü geliştirme

  1. Tez No: 463053
  2. Yazar: HAKAR J.MOHAMMED SALIH MOHAMMED SALIH
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Image processing, neural network, Image enhancement Mammogram, classification, Segmentation
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Göğüs kanseri kadının ölümünün ana nedenlerinden biridir. Bu hastalığın erken safhalarda saptanması, ölüm sayısının artmasını önlemeye yardımcı olabilir. Göğüs kanserini saptamak için en çok kullanılan algoritmalardan biri, istenilen görüntüyü özel uygulama için uygun hale getirmek için kullanılan mamografi görüntülerinin zenginleştirilmesidir. Ayrıca görüntülerin görsel kalitesi, dijital görüntü geliştirme metodu kullanılarak iyileştirilebilir. Bu yazıda mamografi görüntülerini geliştirmek için sinir ağı tekniği kullanılmıştır. Bu yöntem, sağlıklı kişinin mamogramını tanımaya yönlendiren görüntü yoğunluğundaki beklenmedik değişiklikleri anlamak için tasarlanmış iyileştirme ve netleştirme prosedürünün bazı büyük avantajlarından faydalanmayı hedeflemektedir. Kullanılan algoritma, görüntü işleme alanındaki uygulamalarının neden olduğu bileme ve pürüzsüzleştirme tekniklerinin gürültüsünü de ortadan kaldırır. Bu çalışmada, önerilen yöntem MATLAB simülasyon yazılımı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Sistemler, birkaç meme X-ışını mamogramı kullanılarak eğitilmiş ve test edilmiştir. Simülasyon sonuçlarına bağlı olarak, önerilen yöntem, seçilen mamografi görüntüsünü avantajlı bir şekilde artırabilir ve meme kanseri enfekte mamografilerini tespit etmek ve tanımlamak için ilave radyologlar olan yardım sağlayabilen meme kanserini başarıyla tespit edebilir.

Özet (Çeviri)

Cancer of breast is one of the major reasons for women death. Detection of this disease in early stages can help to avoid the raising number of deaths. One of the most used algorithm for detecting cancer of breast is by enhancement of mammogram images which is used to make desired image suitable for specific application. Also the visual quality of images can be improved using digital image enhancement method. In this paper neural network technique has been used to enhance the mammogram images. This method aims to earn some great benefits of improve and sharpening procedure that is designed to understand unexpected changes in the image intensity, which leads to recognize healthy person's mammogram. The used algorithm can also remove the noise of both sharpening and smoothing techniques caused by their application in image processing field. In this work, the proposed method has been implemented using MATLAB simulation software. The systems have been trained and tested using several breast X-ray mammograms. Depending on the simulation results, the proposed method can advantageously enhance the selected mammogram image and successfully detect the breast cancer which can provide help that is additional radiologists to detect and identify infected mammograms of breast cancer.

Benzer Tezler

  1. Automatic detection and segmentation of breast cancer from 3D MR and CT images

    Üç boyutlu manyetik rezonans ve bilgisayarlı tomografi görüntülerinden meme kanserinin otomatik tespiti ve segmentasyonu

    CHIMAN HAYDAR SALH SALH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYüzüncü Yıl Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RIDVAN SARAÇOĞLU

    DR. LAİTH R. FLİEH

  2. Veri madenciliği teknikleri ile meme kanseri tahmini için mammogram görüntülerinin analizi

    An analysis of mammogram imagesfor breast cancer predictionusing data mining techniques

    MOHAMMED I.F MANSOUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mekatronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. MUSTAFA ÇAĞRI KUTLU

  3. Wavelet based tumor detection and its application on mammograms

    Mamogramlarda dalgacık tabanlı yöntemle tümör belirleme

    BURAK TÜYSÜZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLAY TOHUMOĞLU

  4. Görüntü zenginleştirme ve hücresel ysa kullanarak meme kanseri teşhisi

    Diagnosis of breast cancer using image enhancement and cellular neural networks

    LEVENT CİVCİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY

  5. Automatic segmentation of breast cancer on mammogram images using image processing techniques

    Mamografi görüntülerinden görüntü işleme tekniklerini kullanılarak göğüs kanserinin otomatik tespiti

    SAFWET ALAN ALI AL DAWERI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. GÖRKEM SERBES