Geri Dön

Ultrasonik görüntülerden bulanık çıkarım kullanarak web tabanlı kitle tespit ve sınıflandırma sistemi

Web based mass detection and classification system using fuzzy inference from ultrasonic images

PDF İndir

  1. Tez No: 531215
  2. Yazar: VOLKAN GÖREKE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ESMA UZUNHİSARCIKLI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Ultrason, Meme kanseri, Bilgisayar yardımıyla teşhis, Ultrasound, Breast cancer, Computer aided diagnostic
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 172

Özet

Ultrasonik görüntüler meme kanserinin erken teşhisinde kullanılan bir görüntüleme tekniğidir. The American College of Radiology tarafından geliştirilen Breast Imaging– Reporting and Data System (BI-RADS) sözlüğü uzman hekimlerin meme kanseri ile ilgili ultrasonik görüntüleri yorumlamalarında bir standart getirmektedir. Bu standartlar; kitlenin İyi huylu ve kötü huylu olarak ayrımında kullanılan öznitelikleri tanımlamanın yanı sıra, hekimin tanı koymasında başvurduğu invasive bir yöntem olan biyopsi gerekliliğini de yüzdelik değerlerle kategorilere ayırmaktadır. İyi/kötü huylu sınıf ayrımında kullanılan öznitelik standartlarını içerecek şekilde tasarlanan bilgisayar destekli tespit/teşhis sistemleri, hekimlere tanı koyma sürecinde yardımcı olmakla birlikte, kitlenin BI-RADS kategorisi ile ilgili bilgi vermedikleri için yeterli değillerdir. Bu sistemler örneğin %90 oranında biyopsi olasılığı bulunan bir iyi huylu tür kitle (BI-RADS-4) ile %2' nin altında orana sahip bir iyi huylu kitle (BI-RADS 2) aynı derecede sınıflandırmaktadır. Literatürde yaygın olarak kullanılan sınıflandırıcı metodları ile kategori sınıflandırması yapan bir kaç çalışma olsa da başarım oranları düşüktür. Bu tez çalışmasında; sistemlerin bu eksikliğini gidermek için uzman hekim görüşünü de dikkate alan kitleli alanı iyi/kötü huylu olarak BI-RADS kategorisine göre sınıflandıran iki katmanlı ve %99.34 doğrulukla literatürdeki diğer metodlara göre daha yüksek başarımlı Tip 2 bulanık çıkarıma dayalı yeni bir sınıflandırıcı modeli önerilmiş, bu modeli içeren web tabanlı bir bilgisayar destekli teşhis uygulaması geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Ultrasonography is an imaging technique used for the early detection of breast cancer. The Breast Imaging-Reporting and Data System (BI-RADS) dictionary, developed by The American College of Radiology, sets a standard in ultrasonic image interpretation of breast cancer-related specialists. These standards are; In addition to defining the features used for discrimination of the mass as benign and malign, the necessity of biopsy, which is an invasive method, which the physician refers to in the diagnosis, is divided into categorical values in percentage values. Computer-assisted detection / diagnosis systems designed to include feature standards used in the distinction between benign and malign class are not sufficient because they do not provide information about the BI-RADS category of the mass, with helping physicians in the diagnostic process. These systems classify, for example, a benign mass (BI-RADS-4) with a biopsy potential of 90% and a benign mass with a biopsy below 2% (BI-RADS 2). Even though there are a few studies that classify categories with widely used classifier methods in the literature, their performance rates are low. In this thesis study, a system has been proposed that takes into consideration the expert opinion of the physician in order to overcome this shortcoming of the systems. This system, which classifies according to BI-RADS category has Type 2 fuzzy structure and has high success.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  2. Tez No

    305569

    Fuzzy entropy and its application

    Bulanık entropi ve uygulamaları

    YUSUF YENİYAYLA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. EMEL KURUOĞLU

  3. Tez No

    233933

    Uyarlanabilir görüntü filtre tasarımı

    Adaptive image filter design

    UĞUR GÜVENÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilim ve TeknolojiGazi Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇETİN ELMAS

    YRD. DOÇ. DR. RECEP DEMİRCİ

  4. Tez No

    67036

    Maliyet verimli ultrasonik ultrasonik görüntüleme sistemleri için altdizisel sinyal işleme

    Subaperture signal processing for cost effective ultrasonic imaging

    FATMA NAZAN UÇAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA KARAMAN

  5. Tez No

    485340

    Ahşap malzemedeki kusurların ultrasonik tomografi ve ultrases deney yöntemiyle irdelenmesi

    Examination with ultrasonic tomography and ultrasound experiment method of wooden material failure

    MEHMET CAN TÜCCAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEKİR YILMAZ PEKMEZCİ

Geri Dön