Görüntü işleme yöntemlerini kullanarak mikroskobik görüntülerinden lösemi hücrelerinin teşhisi
Diagnosis of leukemia cell from microscope images with image processing methods
- Tez No: 544142
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÖKSAL BİLGİCİ
- 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: 100
Özet
Bu tezde, lösemi hücrelerinin teşhis ve tespitinde çeşitli algoritmalar uygulamak için bilgisayar görme ve görüntü işleme araçları kullanılmıştır. Günümüzde en tehlikeli hastalıklardan birisi olan lösemi nedeniyle yılda yaklaşık bir milyon insan hayatını kaybetmektedir. Erken tanı löseminin tedavisi için oldukça önemlidir. Bu nedenle bu hastalığın tanısı ile ilgili araştırmalar biyolojinin dışındaki diğer alanlara da yayılmıştır. Bu çalışmada, çocuklarda daha sık görülen ve tedavi edilmediği takdirde ölümle sonuçlanabilecek olan akut lenfosit lösemi (ALL) hücrelerinin teşhis olasılığını yükseltmek için etkin bir görüntü işleme algoritması tasarlanmıştır. Yöntem olarak SVM (Destek Vektör Makinesi) kullanılmış ve veriler dalgacık dönüşümü ile önceden işlenmiştir. Sonuçlar, karışıklık matrisi yardımıyla istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Başarı oranı kanser verisi için %95,700 iken, kanser dışı veriler için %96,466 olarak hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, computer vision and image processing tools were used to apply various algorithms to diagnose and detect leukemia cells. The one of the most dangerous disease is the leukaemia at nowadays. According to new scientific research, one million people die annually because of this disease. Early diagnosis is a very important factor for the treatment of leukaemia that's why research on the diagnosis of this problem has spread to other areas outside the biology. In this study, an efficient image processing algorithm is designed to recognize acute lymphocyte leukemia (ALL) cells, which are more common in children, have a high chance of treatment and can result in death if untreated. SVM (Support Vector Machine) is used as the method and data is pre-processed with wavelet transform. The results were statistically analyzed with the help of confusion matrix. The rate of success was found to be 95,700% for cancer data and 96,466% for non-cancer data.
Benzer Tezler
- Mikroskobik hücre görüntülerinde derin öğrenme ile hücre tespiti ve sayımı
Cell detection and counting using deep learning methods in microscopic cell images
ZEYNEP SÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
- Axisymmetric drop shape analysis for investigating surface tensions in pendant and sessile drops
Sarkıt ve sapsız damlalardaki yüzey gerilimlerini incelemek için eksenel simetrili damla şekli analizi
MUHAMMED İKBAL ARIKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL YALÇIN URALCAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ DAN DANİEL
- Automatic spirulina detection using image processing techniques
Görüntü işleme yöntemleri kullanarak otomatik spırulina tespiti
OTHMAN SIDDIK
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ATİLA BOSTAN
- Prediction of microsatellite status in colorectal cancer whole slide images using deep neural networks
Derin sinir ağları kullanılarak kolorektal kanser tüm slayt görüntüleri üzerinde mikrosatellit durumu tahmini
FATMA VİLDAN ENGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Segmentation of colon nuclei images using deep learning
Kalın bağırsak hücre görüntülerinin derin öğrenme kullanılarak bölütlenmesi
ATAKAN ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU