Bulanık kümeleme ortalamasına dayalı görüntü bölgesi büyümesiyle melanoma cilt kanseri segmentasyonu
Melanoma skin cancer segmentation with image region growing based on fuzzy clustering mean
- Tez No: 529978
- Danışmanlar: PROF. DR. FATMA KANDEMİRLİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Melanom deri kanseri, görüntü alanını artırma, bulanık c-ortalaması, Melanoma skin cancer, image region growing, fuzzy C-mean
- 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: 85
Özet
Melanom hastalığı, dünya çapında deri kanserine bağlı ölümlerin önde gelen nedenlerin başında gelir. Diğer taraftan, erken bir aşamada bulunursa, daha yüksek bir tedavi olasılığı vardır. Bu nedenle, çeşitli görüntüleme teknikleri incelenmiştir. Dermoskopi deri lezyonlarının dermatoskop ile incelenmesidir. Dermoskopi kullanımı, özellikle melanomun tanısında deri lezyonlarının teşhisi ve ayırt edilmesinde değerli bir yardımcıdır. Dermoskopi ile tanının doğruluğu çok önemlidir ve dermatologların deneyimine bağlıdır. Görsel inceleme zaman kaybıdır, bu nedenle dermatologların klinik değerlendirmesine yardımcı olmak için bilgisayar destekli tanı sistemlerinin geliştirilmesine büyük ilgi gösterilmiştir. Görüntü Bölütlemesi, dijital görüntü işleme ve tespit çalışmasında çok önemlidir, özellikle cilt kanseri gibi kronik hastalıklar ile ilgili birçok zor problemin çözümünde önemli bir rol oynar. Otomatik dermoskopi görüntülerinin analizi genellikle üç aşamadan oluşur: a) özellik seçimi ve çıkarımı, b) görüntü bölütleme ve c) özellik sınıflandırması. Bu tez çalışmasında MatLab simülasyon programlasını kullanarak, cilt görüntülerinde melanoma kanseri segmantasyon için klasik yöntemlerlerden farklı olarak, görüntü büyütme tekniği ile kanser bölgesinin daha net yerini belirlemek ve teşhis, tedavinin doğruluk yüzdesini belirlemek için yeni bir algoritma geliştirildi. Bu tezde bulanık bölge kümeleme yöntemini görüntü bölgesi büyütme yöntemiyle birleştirilmiştir. Bu yöntemlerin performansı, 200'den fazla görüntü için doğruluk ve duyarlılığa göre test edilmiştir. Sonuç olarak, önerilen yöntem melanom deri kanserlerinin sınırlarını bulmakta güçlüdür. Simülasyon sonuçları, Portekiz'de bulunan Pedro hastanesinin veri tabanından elde edilen değerlerle karşılaştırılmıştır. Yapılan çalışmada temel olarak 5 küme test edilerek en iyi sonuca ulaşılmıştır. Ayrıca çalışmada, bulanıklığa dayalı görüntü bölgesi büyütme yönteminin karşılaştırdığımız diğer yöntemlerden daha yüksek performansa sahip olduğu görülmüştür. Sonuç olarak, doğruluk, hassasiyet ve duyarlılık için en iyi performans sırasıyla 0.9685, 0.9542 ve 0.9829 değerleri arasında değişmiştir.
Özet (Çeviri)
Melanoma is the leading cause of skin-cancer-related death worldwide. On the other hand, if found in an early stage, there is a higher likelihood of cure. For that reason, various types of imaging techniques have been investigated. Dermoscopy is the examination of skin lesions with a dermatoscope. Use of dermoscopy provides a valuable aid in diagnosing and distinguishing skin lesions, especially in the diagnosis of melanoma. The accuracy of diagnosis using dermoscopy is very important and depends on the experience of dermatologists. Visual examination is a waste of time, so there is currently wide attention paid to the development of computer-aided diagnostic systems to aid the clinical evaluation of dermatologists. Image Segmentation is very important in digital-image processing and self-discovery, with an important role to play in solving many difficult problems, particularly those related to chronic diseases, such as skin cancer. Analysis of automatic dermoscopy images usually has three stages: a) feature selection and extraction, b) image segmentation, and c) feature classification. In this thesis, using the MatLab simulation program, we developed a new algorithm to determine more accurate location of cancer area and to determine the correctness of treatment by different image methods. This thesis we combined the fuzzy clustering method with image region growing method. The performance of these methods are tested based on the accuracy, specificity and sensitivity for greater than 200 images. As results the proposed method is strong to finding the boundary of the melanoma skin cancers. We tested our method on Pedro hospital Portugal. We tested many clusters and finally 5 cluster are chosen to results. Also image region growing method based on the fuzzy had high performance than the other methods which we compared in this study. Also the best performance for accuracy, sensitivity and specificity was respectively 0.9685, 0.9542 and 0.9829.
Benzer Tezler
- Segmentation of breast microwave imaging using fuzzy c-mean clustering
Bulanık c-ortalama kümeleme kullanarak meme mikrodalga görüntülemesinin segmentasyonu
ASAL MAMIZADEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
- Bulanık kümeleme ortalaması ile retina optik disk algılama ve segmentasyonu
Retina optic disc detection and segmentation with fuzzy clustering mean
KHADIJA MOHAMED AHMED ELAZRAG
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKastamonu ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYBABA HANÇERLİOĞULLARI
- Determining graduate level university selection criteria weights using interval type-2 fuzzy ahp
Lisansüstü seviyesinde üniversite seçim kriterleri ağırlıklarının aralıklı tip-2 bulanık ahs ile hesaplanması
ZEYNEP BURCU KIZILKAN DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Bulanık esnek kümeler yardımıyla fakülte birincilerinin belirlenmesi
Determination of top student of the faculty by fuzzy soft sets
ŞAHZELEN IŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
MatematikMuş Alparslan ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED RECAİ TÜRKMEN
- Bulanık kümeleme yöntemi ile meme kanseri çekirdeği segmentasyonu
Breast cancer nuclei segmentation with fuzzy clustering method
AMANI ABRAHEEM SALIM ALSHOUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Tıbbi BiyolojiKastamonu ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA KANDEMİRLİ