Retina görüntülerinde bilgisayar destekli damar segmentasyonu
Computer assisted vessel segmentation from retinal images
- Tez No: 559154
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜR EMRE GÜRAKSIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Sistematik hastalıklar ve göz hastalıkları, retina kan damarlarında büyüme, daralma ve dallanma şeklinde morfolojik farklılıklara sebep olurlar. Bu hastalıkların teşhisinde ve izlenmesinde, retina kan damarlarının görüntüleme cihazları ile incelenmesi önemli rol oynar. Doğru damar segmentasyonu tıbbi görüntü uygulamaları için zordur. Göz hastalıklarının ilerlemesini analiz etmek için bilgisayar destekli bir algoritma gerekir. Bu tez çalışmasında, önerilen yöntemde, önişleme ve veri artırılması ile birlikte derin bir öğrenme modeli sunulmaktadır. Önişleme, düzensiz aydınlatma sorununa çözüm için ve arka plan ile retina kan damarları arasında kontrast farkı oluşturmak amacıyla kullanılmıştır. Tam Evrişimli Bir Sinir Ağı (ESA) ise retina kan damarların saptanması için eğitilmiştir. Eğitim performansını arttırmak amacıyla veri artırımı işlemi uygulanmıştır. Önerilen tam evrişimli sinir ağı modeli, retina kan damarı segmentasyonunda yaygın olarak kullanılan ve bu alandaki çalışmalar için halka açık olarak sunulan DRIVE veri tabanıyla test edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre bu tez çalışmasında önerilen model %77,78'lik hassasiyet ve %95,27'lik bir doğrulukla damarların doğru şekilde tespit etmektedir.
Özet (Çeviri)
Systematic and eye diseases cause morphologic variations in the form of growing, narrowing and branching in retinal blood vessels. Screening of retinal blood vessels with imaging devices plays an important role in identification and being followed of these diseases. Segmentation of right vessel is hard for medical imaging applications. Computer aided algorithm is needed to analyze progression of eye diseases. The method that is proposed in this thesis, provides preprocessing and data incresing with deep learning model. Preprocessing was used for solving irregular clarification problem and forming a contrast between background and retinal blood vessels. Convolutional neural network (CNN) was designed and trained later on for determination of retinal blood vessels. Data augmentation procedure was applied for improving training performance. The proposed model of convolution neural network is trained and tested in the DRIVE database, which is commonly used in retinal blood vessel segmentation and is publicly available for studies in this area. According to the results obtained in this thesis, the proposed system accurately identified vessels with a sensitivity of 77.78% and an accuracy of 95.27%.
Benzer Tezler
- Evrişimli sinir ağları kullanılarak retina görüntülerinin segmentasyonu ve sınıflandırılması
Segmentation and classification of retina images using convolutional neural networks
MALI MOHAMMEDHASAN
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN UĞUZ
- 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
- Meta - sezgisel algoritmalara dayalı retinal damar bölütleme
Retinal vessel segmentation based on meta-heuristic algorithms
KADER TAŞKIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
- 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
- Retina görüntülerinde koroid kalınlıklarının görüntü işleme teknikleri kullanılarak ölçülmesi
Measurement of choroidal thickness on retina images by using image processing techniques
ONUR ÇAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER