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: 87
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
- Gezgin satıcı probleminin karınca kolonisi algoritması ile çözüm performansının arttırılmasında parametre optimizasyonu
Parameter optimization to increase solution performance of travelling Salesman problem by using ant colony algorithm
KUMRU AKŞEHİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TALAT ŞENEL
- Dairesel boşluklu çelik kirişlerin kurt kolonisi algoritması kullanılarak optimum boyutlandırılması
Optimum dimensioning of circular hollow steel beams by wolf colony optimization algorithm
İDRİS KAYGISIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat MühendisliğiManisa Celal Bayar Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN DOĞAN
- Eğrisel formdaki çatıların kurt kolonisi algoritması kullanılarak optimum boyutlandırılması
Optimum desing of roofs with curvilinear form using wolf colony algorithm
CANİP ÖZYÜREK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İnşaat MühendisliğiManisa Celal Bayar Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN DOĞAN
- Ders çizelgeleme probleminin paralel karınca kolonisi algoritması ile çözümü: Mersin Üniversitesi örneği
Solvi̇ng course timetabling problem wi̇th parallel ant colony algorithm: An example of Mersi̇n University
SEMİR ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM ACI
- Sezgisel algoritma kullanılarak en iyi yol rotalanması ve bir uygulama
Creating the best routing using heuristic algorithm, and an application
MEHMET ŞİRİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ GÜNEŞ