Geri Dön

Rule based segmentati̇on of colon glands

Kalın bağırsak bezlerinin kurala dayanarak bölütlenmesi

  1. Tez No: 528047
  2. Yazar: SİMGE YÜCEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Tüm kolorektal kanserlerin yüzde doksanından fazlasını oluşturan kolon adenokarsinomu, kolon bezlerini oluşturan epitel hücrelerden kaynak almaktadır. Dolayısıyla, bu kanserin tanı ve derecelendirmesinde, epitel hücrelerin organizasyonlarındaki bozuklukların, bundan dolayı da kolon bezlerindeki deformasyonların incelenmesi önemlidir. Bu nedenle, kolon dokusundaki bezlerin yerlerinin tespit edilmesi ve deformasyonlarının nicelenmesi, otomatik veya yarı otomatik karar destek sistemlerinin geliştirilmesi için esastır. Bu motivasyonla, bu tez, histopatolojik doku görüntülerindeki bezleri saptamak için yeni bir yapısal bölütleme algoritması önermektedir. Bu yapısal algoritma, Voronoi diyagramı kullanarak histopatolojik görüntü üzerinde bir temel öğe kümesi yerleştirmeyi ve bu şekilde görüntüyü yeni bir gösterime dönüştürmeyi; bu yeni gösterim üzerinde kurallar tanımlayarak bez adaylarını üretmeyi; ve uygunluk skorlarına göre bu adaylar arasından alt küme seçen tekrarlı bir algoritma tasarlamayı önermektedir. Bu tezin başlıca katkısı; önerilen algoritma ile ortaya konan gösterimin, bezlerin kolon dokusundaki görünümlerine göre kural ve uygunluk skoru tanımlayarak, kolon bezlerinin daha iyi kodlanmasına olanak sağlamasıdır. Bu gösterim ve kodlama daha önceki çalışmalarda kullanılmamıştır. Algoritmamızın deneysel sonuçları, önerilen bu algoritmanın, ek bir işlem uygulamadan, piksel tabanlı ve yapısal benzerlerinin bölütleme sonuçlarını iyileştirdiğini göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Colon adenocarcinoma, which accounts for more than 90 percent of all colorectal cancers, originates from epithelial cells that form colon glands. Thus, for its diagnosis and grading, it is important to examine the distortions in the organizations of these epithelial cells, and hence, the deformations in the colon glands. Therefore, localization of the glands within a tissue and quantification of their deformations is essential to develop an automated or a semi-automated decision support system. With this motivation, this thesis proposes a new structural segmentation algorithm to detect glands in a histopathological tissue image. This structural algorithm proposes to transform the histopathological image into a new representation by locating a set of primitives using the Voronoi diagram, to generate gland candidates by defining a set of rules on this new representation, and to devise an iterative algorithm that selects a subset of these candidates based on their fitness scores. The main contribution of this thesis is the following: The representation introduced by this proposed algorithm enables us to better encode the colon glands by defining the rules and the fitness scores with respect to the appearance of the glands in a colon tissue. This representation and encoding have not been used by the previous studies. The experimental results of our algorithm show that this proposed algorithm improves the segmentation results of its pixel-based and structural counterparts without applying any further processing.

Benzer Tezler

  1. Bilgisayarlı tomografi görüntülerinde üç boyutlu şablonlar kullanılarak kolonik polip tespiti

    The colonic polyp detection using 3d templates in computed tomography colonography

    NİYAZİ KILIÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

    YRD. DOÇ. DR. ONUR OSMAN

  2. Retinal fundus görüntülerde piksel tabanlı sınıflandırma yöntemleri ile kan damarlarının çıkarılması

    Extraction of blood vessels with pixel based classification methods in retinal fundus images

    ZAFER YAVUZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMAL KÖSE

  3. A New algorithm in locating text in complex color images

    Renkli belgelerde yazı bölgelerinin bulunması için yeni bir algoritma

    EREL ORTAÇAĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR

  4. Coğrafi bilgi sistemleri ve yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanılarak kentsel alanlarda bina değişimi tespiti

    Building change detection in urban areas using geographic information system and high resolution satellite image

    REZA SHABANIZONOUZAAGH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER

  5. The Ancient South Marmara Harbors

    Antik Güney Marmara Limanları

    SERKAN GÜNDÜZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    ArkeolojiUludağ Üniversitesi

    Arkeoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ŞAHİN

    PROF. DR. MARTİNA SEIFERT