Kan damarlarının çeşitli görüntü işleme teknikleriyle incelenmesi
Investigating blood vessels with various image processing techniques
- Tez No: 478299
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SELÇUK SEVGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Kan damarlarının belirlenmesi için son on yılda birçok teknik geliştirilmiştir. Farklı görüntü işleme yaklaşımları kullanılarak, kan damarlarının belirlenmesi ve araştırılması çeşitli tıbbi ve sağlık amaçları için birçok hastalığa uygulanabilir. Kan damarları için görüntü işleme, hastalıkların teşhisi, özellikli bir hastalığın ciddiyetinin ölçülmesi, damarların özelliklerine dayalı biyometrik güvenlik sistemleri ve kimlik doğrulamanın en güvenilir yöntemlerinden biri olan taramayı uygulamak gibi birçok alanda kullanılabilir. Bu tezde, bazı seçici özelliklere göre özellikle bir hastalığın doğru bir şekilde teşhis edilmesiiçin iki farklı yöntem kullanılmıştır ve bu iki yöntem arasında karşılaştırmalı bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Diyabetik retinopati, körlüğe neden olan en önemli ve kronik göz hastalıklarından biri olduğu için bu karşılaştırmalı çalışma için seçilmiştir. Kan damarlarının anormalliklerinin (Exudaes, Heomerrhages ve Microaneurisms) sınıflandırılması ve doğru bir şekilde ölçülebilmesi, retinada bulunan anormalliklerin ve Diyabetik Retinopatinin doğru ve kesin olarak teşhisini sağlayabilir. Göz dibi (fundus) fotoğrafçılığı, körlüğü önlemek için hastalıklı retinanın erken teşhisine yardımcı olmak için kullanılacaktır. Otomatik göz dibi görüntü işleme uygulaması boyunca retina özellikleri çıkarılır. Bu tezde uygulanan teknikler şunlardır: Morfolojik tabanlı bir görüntü işleme ve Kirsch şablon tekniği kullanılarak bir kenar belirleme. Öncelikle her iki görüntü işleme tekniği ayrıntılı olarak gerçekleştirilmiştir ve bu tekniklerden her birinin performansını değerlendirmek için bir sınıflandırma işlemi uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
Blood vessels detection has many techniques that have been developed during the last decades. Detection and investigation of blood vessels could be applied on many human diseases to introduce help in various medical and health purposes while using different kinds of image processing approaches. Image processing for blood vessels could be used in many areas such as diseases diagnosis, measuring the severity of a specific disease, biometric security systems based on the characteristics of the veins and apply scanning, which is one of the most reliable and trustful way of authentication, and in many other areas. In this thesis two different algorithmatic methodologies are discussed to introduce a comparative study between these two techniques to accurately diagnose a specific disease according to some selective features. Diabetic retinopathy is chosen for this comparative study as it is one of the most eye disorders and chronic disease that causes blindness. Classifications and accurate measurements for blood vessels abnormalities (Exudaes, Heomerrhages, and Microaneurisms) could enable the correct and accurate diagnosis for abnormality in retina and Diabetic Retinopathy. Fundus photography will be used in order to help early discovering the diseased retina as it is essential to avoid blindness. Throughout the fundus automated image processing application the retinal features are extracted. The applied techniques in this thesis are: A morphological based image processing and an Edge Detection using Kirsch's template technique. Firstly both image processing technqiues are proposed in detailed sequential steps, then followed by a classification process to assess and evaluate the performance of each of these techniques.
Benzer Tezler
- Early detection and diagnosis of diabetic retinopathy using artificial intelligent techniques
Başlık çevirisi yok
ASEEL NUSSRAT ABDULLAH AL-TAIE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Görüntü işleme yöntemleri kullanılarak gözdeki damarların tespit edilmesi
Identifying vessels in the eye using image processing methods
SERHAT OKUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN TANYILDIZI
- Sayısal çıkarmalı anjiyografide görüntü artifaktlarının polinom yaklaşımlı geometrik dönüşümle düzeltilmesi
Polynomial based geometric correction of artifacts in digital subtraction angiography
KALİ GÜRKAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET SEMİH BİNGÖL
- Retınal damar segmentasyonunda görüntü segmentasyon modellerinin değerlendirilmesi
Evaluation of image segmentation models in retinal vessel segmentation
TUĞBA HAKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Göz Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ZAİM GÖKBAY
- A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy
Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli
ÖMER FARUK GÜRCAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA