İstatiksel alan birleştirme kullanarak insan retina optik disk bölütlemesi
Human retina optic disc segmentation using statistical region merging
- Tez No: 529948
- Danışmanlar: PROF. DR. FATMA KANDEMİRLİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kastamonu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Optik disk (OD) lokalizasyonu ve bölütlemesi, otomatik göz hastalığı taramasında oldukça onemlidir. Bu tezde, fundus görüntülerinde optik diskin yarı otomatik lokalizasyonu ve bölütlemesi için yeni, hızlı ve basit yinelemeli bir metod geliştirilmiştir. Ayrıca, bu yeni metodla, istatistiksel bölge birleştirme algoritması kullanılarak, optik diskin alanı belirlenmiştir. Geliştirilen yöntemde Matlab simülasyon modeliyle elde edilen verilerin, deneysel sonuçlarla uyumlu olduğu görülmüştür. Elde edilen sonuçlar OD'nin bölütlemesininin iyi bir doğruluğa sahip olduğunu göstermektedir. Görüntü bölütleme yöntemi, bir lezyon veya organın kantitatif ölçümlerini yapmak isteyen radyologlar ve cerrahlar için kullanılabilecek en önemli bir araçtır. Bu tezde, İstatistiksel bölge birleştirme algoritmasına dayanan yeni bir otomatik bölütleme çerçevesi oluşturulmuştur. Önerilen yöntem bölge büyüme yöntemleri olarak kategorize edilebilir. Bu tez, insan retina optik disk hakkında gelişmiş geniş bilgi verirken, meydana gelebilecek en yaygın problemlerin çözümü için yeni bir otomasyon formatı geliştirlmiştir. İnsan Retina Optik Diski üzerindeki görüntü bölütlemenin performansını ve etkinliğini arttırmak için yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Klasik tekniklerin aksine bu yeni yöntem daha inovsayon, hızlı,hassasiyeti yüksek ve zaman açısından daha etkili sonuçlar vermiştir. İlk olarak OD konum adayları medyan filtresi ve Otsu yöntemi kullanılarak tanımlanmıştır. Optik diskin yerini bulduktan sonra bu bölgeye istatistiksel bölge birleştirme yöntemi uygulanmıştır. Algoritma ve hesaplamalar için MatLab versiyon 16 kullanılarak yapılmıştır. Bu çalışmadaki tüm retinal görüntüler kamu ve uluslararası MESSDIOR veri tabanından alınmıştır.
Özet (Çeviri)
Optic disc (OD) localization and segmentation are important tasks in automatic eye disease screening. In this thesis we presented a new, fast and simple iterative methodology for semi-automatic localization and segmentation of the optic disc in fundus images. Furthermore, this new method can find the area of optic disc using the statistical region merging algorithm. The proposed method uses Matlab programming languages for evaluation of algorithm. The performance of the proposed method compared with various methods in the literature, and the results are found convincing and efficient. The obtained results indicate that this method of the segmentation of OD has good accuracy. This thesis presents information about human retina optic disc and shows the most common problems that may happen on it. Moreover, in this thesis discuss deal with the symptoms of the diseases that may affect human eyes and how to detect these diseases. In addition, in this thesis we gived the previous techniques in image segmentation which were used before to capture and display the image for both diagnose and therapeutic purpose. In other words, we explained what the image processing, biomedical image processing, and the steps of image processing. Then we will discuss the most important step in image processing which is image segmentation, and the techniques have already been used before in image segmentation. Finally, a new technique or new algorithm has been proposed to address the disadvantages of the prior art and to improve the performance and efficiency of image segmentation on the Human Retina Optical Disc.In contrast to the classical techniques, this new method has more effective results with more insight, fast, high precision and more effective time. Initially, OD position candidates were identified using the median filter and the Otsu method. After locating the optical disc, statistical region joining method was applied to this region. For the algorithm and calculations, MatLab version 16 was used. All retinal images in this study were taken from the public and international MESSDIOR database.
Benzer Tezler
- Behçet hastalığında rol alan yeni immunogenetik antijenlerin SEREX metodu ile belirlenmesi
Identification of new immunogenic antigens in Behçet disease by SEREX method
BURÇAK VURAL
- Application and analysis of deep learning techniques on the problem of depth estimation from a single image
Derin öğrenme tekniklerinin tekil görüntüden derinlik tahmini problemi üzerinde uygulanması ve incelenmesi
ALİCAN MERTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE ÜNAL
- Otomotivde yaygın kullanılan saplama bağlantı elemanlarının kaynaklanabilirliğinin altı sigma metodu ile optimizasyonu
Optimization of weldability of stud joining elements commonly used in automotive with six sigma methodology
UTKU CAN KUMRU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Metalurji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMalzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA DIŞPINAR
- Çokkültürlü eğitim uygulamasının öğretmen adaylarının çokkültürlü eğitim ile sınıf yönetimi tutum ve yeterliklerine etkisi
The effect of multicultural education practice on teacher candidates' multicultural education and classroom management attitude and efficacies
MUSTAFA ÖZTÜRK AKCAOĞLU
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimAbant İzzet Baysal ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEKİ ARSAL
- A stress testıng framework for the Turkısh bankıng sector: an augmented approach
Türk bankacılık sektörü için bir stres testi çerçevesi: Bir genişletilmiş yaklaşım
BAHADIR ÇAKMAK
Doktora
İngilizce
2014
BankacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİR ÖCAL