Geri Dön

İki boyutlu medikal görüntülerde histogram tabanlı küme kestirim metodu ile yarı otomatik segmentasyon yöntemlerinin geliştirilmesi

Development of semi-automatic segmentation methods by histogram-based cluster estimation method in two-dimensional medical images

PDF İndir

  1. Tez No: 522191
  2. Yazar: ENVER KÜÇÜKKÜLAHLI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ, DOÇ. DR. KEMAL POLAT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Düzce Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 130

Özet

Medikal görüntülerin bilgisayar ya da bir uzman tarafından yorumlanmasından önce görüntünün anlamlı parçalara bölütlenerek sonraki görü işlemi için hazırlanması doğru yönlendirme ve teşhis aşamasında son derece hayati önem taşımaktadır. Bölütleme algoritmalarının doğru sonuca ulaşabilmeleri ise küme sayısının doğru olarak tahmin edilmesine bağlıdır. Bu çalışmada iki boyutlu medikal görüntülerde küme sayısının ve tahmini küme merkezlerinin tespitinin yapılması ve yarı otomatik bir bölütleme algoritmasının geliştirilmesi hedeflenmiştir. Bu hedef doğrultusunda, Histogram Tabanlı Küme Kestirim (HBCE – Histogram Based Cluster Estimation) metodu geliştirilmiştir. Geliştirilen HBCE metodu ile küme sayısı ve tahmini küme merkezi bilgisi elde edilmiş ve bu bilgi K-ortalama, Biyocoğrafya Tabanlı Optimizasyon (BBO - Biogeography Based Optimisation), Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Darwinci Parçacık Sürü Optimizasyonu (DPSO), Fraksiyonel Düzen Darwinci Parçacık Sürü Optimizasyonu (FODPSO) ve bu algoritmaların merkez tabanlı olarak düzenlenmiş halleri olan mPSO, mDPSO, mFODPSO algoritmalarından herhangi birine verilerek bölütleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Gerçekleştirilen çalışmanın test edilmesinde Uluslararası Cilt Görüntüleme İşbirliği (ISIC- The International Skin Imaging Collaboration) veritabanından elde edilen dermoskopi görüntüleri ve bu görüntülere ait insan bölütleme sonuçları kullanılmıştır. Bölütleme işlemini daha anlaşılır ve kolay hale getirmek için MATLAB™ ortamında bir arayüz geliştirilmiştir. Bölütleme performanslarını test etmek için, Rand Index (RI), Global Consistency Error (GCE), Dice Skoru, Jaccard indeksi, Doğruluk, Hassasiyet, Özgünlük değerleri kullanılmıştır. Yapılan karşılaştırmalı testler sonucunda HBCE algoritmasından alınan küme sayısı bilgisi ve tahmini küme merkezi değerlerinin bir parçacık için bölütleme algoritmalarına verilmesinin hem bölütleme algoritmasının performansını artırdığı hem de algoritma kararlılığını iyileştirdiği gözlemlenmiştir. Ayrıca merkez tabanlı hale getirilen mDPSO algoritmasının diğer algoritmalara nazaran daha iyi sonuçlara (%94,677 doğruluk) ulaştığı sonucuna varılmıştır.

Özet (Çeviri)

Before the medical images have been interpreted by a computer or an expert, the preparation of medical images for subsequent image processing by segmenting the images into meaningful pieces is of vital importance in the correct orientation and diagnosis phase. The fact that segmentation algorithms can achieve the correct result depends on the correct estimation of the number of clusters. In this study, it is aimed to determine the number of clusters, to estimate cluster centers and to improve a semi-automatic image segmentation algorithm. With this aim, a novel algorithm called Histogram Based Cluster Estimation(HBCE) was developed in the extend of this thesis. Based on the developed HBCE method, cluster numbers and estimated cluster center information were obtained. Segmentation was realized sending with this information as an initial values for K-means, Biogeography Based Optimization (BBO), Particle Swarm Optimization (PSO), Darwinian Particle Swarm Optimization (DPSO), Fractional Order Darwinian Particle Swarm Optimization (FODPSO). The cluster number and cluster centers were also sent to modified versions of the PSO, DPSO, and FODPSO called as respectively mPSO, mDPSO and mFODPSO. The International Skin Imaging Collaboration (ISIC) and its human segmentation results were used for testing. To make the segmentation process easier and more intuitive, an interface has been created in the MATLAB ™ environment. Rand Index, Global Consistency Error (GCE), Dice Score, Jaccard Index, Accuracy, Sensitivity, Originality values were used to test the segmentation performances. As a result of the comparative tests, that the number of clusters and the estimated cluster center values obtained from the HBCE algorithm are given to the segmentation algorithms for only one particle, was observed to increase the performance and stability of the segmentation algorithm. Moreover, the center-based mDPSO algorithm gives better results (94,677% accuracy) than the other algorithms.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    112083

    An Open graphics library (OPENGL) based toolbox for biomedical image display and processing

    Biyomedikal görüntüleri işlemek ve görüntülemek için oluşturulmuş OPENGL tabanlı bir araç kutusu

    MEHMET OLCAY KILIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Tıbbi BiyolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. AHMET ADEMOĞLU

  2. Tez No

    444888

    Fundus floresein anjiografi görüntüleri üzerinden görüntü işleme teknikleri kullanılarak retinal damar hastalıklarının belirlenmesi

    Determination of retinal vascular diseases by using image processing techniques on fundus fluorescein

    HALİT ÇETİNER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAYRAM CETİŞLİ

  3. Tez No

    911200

    Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds

    3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme

    OSMAN ERVAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  4. Tez No

    514958

    Convolutional neural network based brain MRI segmentation

    Evrişimli sinir ağları tabanlı beyin MRI bölütlemesi

    BORA BAYDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE AKAR

  5. Tez No

    441708

    Classification of dermoscopic images using neural networks

    Dermoskopik görüntülerin sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması

    ENES ALBAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

Geri Dön