Görüntü işleme yöntemlerini kullanarak kimyasal idrar görüntülerinin incelenmesi
Investigation of chemical urine images using image processing methods
- Tez No: 570178
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ENİS GÜNAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: İdrar Analizi, Hücresel Sinir Ağları, Yapay Sinir Ağları, Kümeleme, Derin Öğrenme, Urine Analysis, Cellular Neural Networks, Artificial Neural Networks, Clustering, Deep Learning
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Bu tez çalışmasında idrar analiz yöntemlerinden kimyasal idrar analizi konusunda incelemeler yapılmıştır. Çalışma kimyasal idrar analiz yöntemlerinden birisi olan strip yöntemini temel almaktadır. Günümüzde kullanılan strip inceleme yöntemlerinden farklı olarak görüntü işleme tabanlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu yaklaşımın yazılım tabanlı olması, algoritmik geliştirme kolaylığı, detaylı sonuç üretebilme yeteneği gibi birçok avantajıyla ön plana çıkacağı öngörülmektedir. Strip yöntemle elde edilen sonuçlar görüntülenerek sayısal verilere dönüştürülmüştür. Bu görüntüler görüntü işleme algoritmalarıyla düzenlenmiştir ve optimizasyon sürecinde Hücresel Sinir Ağları yaklaşımından faydalanılmıştır. Elde edilen görüntü veri seti bir uzman yardımıyla incelenmiş ve etiketlenmiştir. Etiketlenen görüntüler kümeleme algoritmaları ve derin öğrenme yaklaşımları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sonuçlar tablolar halinde karşılaştırılmıştır. Kümeleme algoritmalarının bu çalışmada yetersiz kaldığı ve derin öğrenme algoritmalarına olan ihtiyaç ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, chemical urine analysis, one of the urine analysis methods, has been examined. The study is based on the strip method which is one of the chemical urine analysis methods. Unlike the strip analysis methods used today, an image processing based approach has been developed. It is foreseen that this approach will come to the forefront with many advantages such as being software based, ease of algorithmic development, and ability to produce detailed results. The results obtained by strip method were displayed and converted into numerical data. These images are arranged with image processing algorithms and the optimization process is based on the Cellular Neural Networks approach. The obtained image data set was examined and labeled with the help of an expert. The tagged images are classified using clustering algorithms and deep learning approaches. The results were compared in tables. Clustering algorithms were insufficient in this study and the need for deep learning algorithms was revealed.
Benzer Tezler
- Görüntü işleme yöntemi ile domateste görülenbakteriyel kanser ve solgunluk hastalığı (Clavibacter Michiganensis Subsp. Michiganensis (Smith) Davis Et All) gelişiminin izlenmesi
Monitorization of the development of bacterial and paleness disease seen in the growth of tomatoes (Clavibacter Michiganensis Subsp. Michiganensis (Smith) Davis Et All) through the method of image processing
ERKAN ATALAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
ZiraatGaziosmanpaşa ÜniversitesiBiyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KASAP
- Dry aging application in home-type refrigerators
Ev tipi buzdolaplarında kuru yaşlandırma yönteminin uygulanması
İREM AKINCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Gıda MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERPİL ŞAHİN
YRD. DOÇ. DR. MECİT HALİL ÖZTOP
- Radiküler kist ve granülomların dijital histogram analizi ile ayırdedilmesi
Differention of radicular cyst and granulomas with digital histogram analysis
ÜLKEM AYDIN
Doktora
Türkçe
1998
Diş HekimliğiGazi ÜniversitesiDiş Hastalıkları ve Tedavisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN ALAÇAM
- İHA ile görüntü işleme tekniklerini kullanarak yoncada verim ve kalite parametreleri için uygun bitki indekslerinin elde edilmesi
Obtaining appropriate plant indices for yield and quality parameters in alfalfa using image processing techniques with UAV
VEYSEL GÜL
Doktora
Türkçe
2024
ZiraatAnkara ÜniversitesiTarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH BEYAZ
- Investigation of microstructure movement under flow by using image processing and deep learning
Akış altındaki mikroyapı deformasyonunun görüntü işleme ve derin öğrenme kullanılarak incelenmesi
SAEED SARBAZZADEH KHOSROSHAHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET CAN ERTEN