Görüntü işleme tekniklerini kullanarak fundus retina görüntülerinde kan damarlarının bölütlenmesi
Fundus retinal image vessel segmentation with image processing techniques
- Tez No: 544138
- 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: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kastamonu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 121
Özet
Retinal görüntüler, insan tanısı ve oküler fundus operasyonları gibi farklı alanlarda kullanılabilir. Yaşa bağlı makula dejenerasyonu, glokom, diyabetik retinopati ve kardiyovasküler hastalıklar gibi birçok yaygın göz hastalığı retinal görüntülerin yardımıyla teşhis edilebilir. Ne yazık ki bu anormalliklerin teşhis edilmesi, düşük kontrast, düzensiz aydınlatma, bulanık görüntüler ve düşük kaliteli görüntüler nedeniyle zorlu bir görevdir. Öte yandan, retinal görüntüleri kullanan otomatik tespit sistemleri yakın gelecekte oldukça faydalı olacaktır. Bu otomatik tespit sistemleri, oftalmologların iş yükünü azaltabilir ve bu sistem sayesinde hastaların doğru tedaviyi zamanında alabilmeleri sağlanabilir. Bu tezde kan damarı segmentasyonu için H-minima dönüşümü kullanılmıştır. Bu tezin amacı, retinal görüntülerde kan damarı segmentasyonunun yüksek doğruluğunu elde etmektir. Elde edilen sonuçların diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında bu tezde iyi sonuç ve iyi performans elde edilmiştir bilgisayar görü ve görüntü işleme araçlarını kullanarak. Ayrıca simülasyon sonucu için DRIVE ve STARE veri tabanından alınan görüntüler kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Retinal images can be used in different areas such as human recognition and ocular fundus operations. Many common eye diseases like; Age-Related Macular Degeneration, Glaucoma, Diabetic Retinopathy and cardiovascular diseases can be diagnosed with the help of these retinal images. Unfortunately diagnosing of these abnormalities is a challenging duty due to low contrast, uneven illumination, blurred images and poor quality images. On the other hand automated detection systems that use retinal images will be highly beneficial in near future. These automated detection systems can decrease the work load of ophthalmologists and with the help of this system patients can receive accurate treatment right on time. In this project most accurate blood vessel segmentation and extraction techniques will be proposed. In this thesis we used the H-minima transform for blood vessel segmentation. The aim of this thesis was to get the high accuracy of blood vessel segmentation in retinal images. In this thesis the good result and good performance was get by using computer vision and image processing tools. We compared our result with other methods. Also for simulation result we will implement on DRIVE and STARE database.
Benzer Tezler
- Retina görüntülerinde yaşa bağlı makula dejenerasyonunun bilgisayar destekli tespiti
Computer aided detection of age related macular degeneration in retinal images
ESRA ÇALIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BUKET DOĞAN
- A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy
Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli
ÖMER FARUK GÜRCAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Diyabetik retinopati hastalığının erken teşhisi için retina görüntülerinin derin öğrenme tabanlı sınıflandırılması
Deep learning based classification of retinal images for earlydiagnosis of diabetic retinopathy disease
YUSUF BAHRİ ÖZÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTAÇ ALTAN
- The development of an automated detection algorithm for the hypertensive patients by using artery narrowing on fundus images
Hipertansiyon için retina görüntülerinden atardamar daralmasını kullanarak otomatik tanı algoritmasının geliştirilmesi
EMİNE DOĞANAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFatih ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR TOKER
PROF. SADIK KARA
- Fundus floresein anjiografi görüntüleri üzerinden görüntü işleme teknikleri kullanılarak retinal damar hastalıklarının belirlenmesi
Determination of retinal vascular diseases by using image processing techniques on fundus fluorescein
HALİT ÇETİNER
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAYRAM CETİŞLİ