Geri Dön

Kan hücrelerinin görüntü işleme teknikleriyle tespiti, sayılması ve sınıflandırılması

Detection, counting and segmentation of blood cells using image proccessing techniques

PDF İndir

  1. Tez No: 528003
  2. Yazar: ADEM KARAKUZULU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EVREN DEĞİRMENCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Hematoloji, Electrical and Electronics Engineering, Hematology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mersin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri İlişkiler ve İnsan Kaynakları Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

Tıp biliminde klinik çalışmalarda kan hücrelerinin yapıları, sayıları gibi özellikler tanı ve tedavi sürecinde önemli olduğundan bu alanlarda hücre görüntülerinin nicel analizleri oldukça sık kullanılmaktadır. Klasik yöntemde teşhis için kan hücreleri sayımı mikroskop altında insan gücüyle yapılmaktadır, dolayısıyla bu yöntemin düşük güvenilirlik, düşük verimlilik ve yüksek düzeyde öznellik gibi eksiklikleri bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında mikroskobik ortamda dijital olarak elde edilen kan örneği görüntüleri üzerinde çeşitli görüntü işleme teknikleri kullanılarak kan hücrelerini (alyuvar ve akyuvar) tespit eden, sayan ve sınıflandırabilen bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılımda çeşitli ön işleme, adaptif eşikleme, Watershed Dönüşümü ve Hough Dönüşümüne dayalı görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır. Ayrıca kan hücreleri, görüntünün tamamı üzerinde sayılmak yerine Bağlantılı Bileşen Etiketleme yöntemi ile alt görüntülere ayrılarak sayılmış ve bu yöntemin görüntünün tamamı üzerinde yapılan sayma işlemine göre daha iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Yapılan denemeler geliştirilen yazılımın kan hücrelerini %87-96 doğrulukla tespit ettiğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Features like structures and numbers of blood cells are important for the diagnosis and the treatment process at clinical studies in medical science, therefore quantitative analysis of cell images is often used in these areas. In the classical method, blood cells are counted under the microscope with manpower, so this method has deficiencies such as low reliability, low productivity and high level of subjectivity. In this thesis study, a software that can detect, count and classify blood cells (red blood cells and white blood cells) by using various image processing techniques on digitally obtained blood sample images in a microscopic environment was developed. In developed software, image processing methods based on various pre-processing, adaptive thresholding, Watershed Transform and Hough Transform are used. Furthermore, blood cells are counted by separating the sub-images by the Connected Component Labeling method instead of being counted on the entire image and it is detected that this method gives better results than the counting performed on the entire image. The experiments carried out show that the developed software detects blood cells with %87-96 accuracy respectively.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    716146

    Akut lenfosit löseminin makine öğrenmesi yöntemleriyle tanınması

    Recognition of acute lymphocyte leukemia by machine learning methods

    CANAN KOCATÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER KOCABAŞ

  2. Tez No

    334632

    Otomatik kan hücrelerinin tanınması ve sınıflandırılmasında değişmez momentlere dayalı görüntü işleme yöntemlerinin kullanılması

    The classification and recognition of automatic blood cells using image processing methods based invariant moments

    MUAMMER TÜRKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENGİN AVCI

  3. Tez No

    233556

    Matlab gereçleri ile kan hücrelerinin tanılanması

    Identification of blood cell using Matlab tools

    ÖMER KASIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET EMİN KUZUCUOĞLU

  4. Tez No

    651726

    Development of an experimental image processing tool and flow-cytometry based electromagnetic scattering analysis for medical diagnosis of red blood cell pathology

    Kırmızı kan hücresi patolojisinin tıbbi teşhişi için deneysel gorüntü işleme aracının ve akış-sitometri esaslı elektromanyetik saçılım analizinin geliştirilmesi

    POLAT GÖKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VAKUR BEHÇET ERTÜRK

    PROF. DR. AYHAN ALTINTAŞ

  5. Tez No

    901033

    Çok sınıflı medikal görüntü sınıflandırması için melez derin öğrenme yaklaşımları

    Hybrid deep learning approaches for the multi class medical image classification

    ZELİHA KAYA AKÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖNÜL ULUDAĞ

Geri Dön