Karınca kolonisi algoritması kullanılarak mamografik görüntülerden kanserli bölge tespiti
Cancer region diagnosis from mamaographic images using ant colony algorithm
- Tez No: 512158
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ, DR. ÖĞR. ÜYESİ PELİN GÖRGEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- 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: Belirtilmemiş.
Özet
Meme kanseri, tüm dünyada kadınlarda ölüme yol açan önemli sebeplerden biridir. Klinik deneyler sonucunda, kanserin erken tanısı ve doğru teşhisi tedavi potansiyelini arttırmaktadır. Meme kanserinin teşhisinde uzmanlara bilgisayar destekli yardım sağlamak için bu tez çalışmasında, dijital mamografi görüntüleri üzerinde bölütleme işlemi uygulanmıştır. İlk olarak mamogram görüntüleri üzerinde ön işlem yapılarak görüntü üzerinde daha hızlı ve kolay bölütleme yapılabilmesi için ortam hazırlanmıştır. Daha sonra karınca kolonisi algoritması ile geleneksel kümeleme yöntemlerinden“K-Ortalamalar Kümeleme”,“Bulanık C-Ortalamalar”ve“Çoklu Eşikleme”birlikte kullanılarak kanserli bölge teşhis edilmeye çalışmıştır. Kullanılan mamografi görüntüleri MIAS veri bankasına ait MRI görüntülerinden oluşmaktadır.
Özet (Çeviri)
Breast cancer is becoming a leading death of women all over the world; clinical experiments demonstrate that early detection and accurate diagnosis can increase the potential of treatment. In this thesis study, It was tried to do segmentation on digital mammography images in order to help expert or radiologist to find cancer region with computer aided. Firstly, It was tried to do preprocessing on mammogram images for doing faster and easier segmentation. Later, It was tried to detect the cancer regions using Ant Colony Algorithms and one of the traditional methods like K-means Clustering, Fuzzy C-Means Clustering and Multi Thresholding. Used mammography images consist of breast MRI films from MIAS database.
Benzer Tezler
- Sivas'ta kadınların işgücüne katılım farklılıkları
Başlık çevirisi yok
BİNNUR ERCEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
SosyolojiCumhuriyet ÜniversitesiKurumlar Sosyolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FARUK KOCACIK
- Rana ridibunda (anura-ranidae) kompleksi üzerinde morfolojik, serolojik ve ekolojik araştırmalar
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN ARIKAN
- Üst karın ameliyatları sırasında splanchnic sinir blokajının endokrin-metabolik cevap üzerine etkileri
Başlık çevirisi yok
NEDİM TIKIZ
- Bir karar sorunu olarak işletmelerin kuruluş yerinin seçimi ve karşılaşılan güçlükler
Başlık çevirisi yok
SOUREN NAZAR RAHİM ABAD
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
İşletmeİstanbul ÜniversitesiÜretim Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET GÜNEŞ GENÇYILMAZ