Development of nature inspired algorithms for identification of Spine on ultrasound images in spina bifida cases
Spina bifida görülen örneklerde omurga tespiti için doğadan esinlenilmiş algoritma geliştirilmesi
- Tez No: 571265
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA KEREM ÜN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Spina bifida (SB), bebek hala rahimdeyken ortaya çıkan, sık görülen bir omurga kusurudur. Defekt, embriyonik sinirsel kolonun tamamlanmamış şekilde kapatılmasıyla oluşmaktadır. Bu tez bahsi geçen rahatsızlığın teşhisi için destekleyici olabilecek doğadan esinlenilmiş yaklaşımlar içermektedir. Buna göre sürü dinamiğine dayalı bir optimizasyon yöntemi ve kemiklerin diskriminasyonu için genetik algoritma temellerine dayalı bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen optimizasyon yaklaşımında kuş sürüleri olarak kabul edilen kemik bölgelerinin ait oldukları sınıfa göre kümelenebilmeleri için göç yolları hesaplanmaktadır. Optimizasyon sürecini takip eden tanılama basamağında görüntü dikey bloklara bölünerek kemik adacıklarının buna göre kodlanması sağlanmıştır. Kodlanan adacıklar önerilen uygunluk denklemi sayesinde genetik operatörler uygulanarak sınıflandırılabilmiş, ciddi morfolojik bozukluk söz konusu olsa bile omurga kemiklerinin ayırt edilmesi sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Spina bifida (SP) is a spine defect observed when a baby is still in the womb. The defect is caused by unfinished closure of the embryonic neural column. This thesis proposes a combination of novel nature inspired methods for locating spinal axis on sonograms, where deformation due to spina bifida is observed. The method involves a flocking dynamics based optimization approach for reducing the size of the search space (bones on the sonogram) and a meta-heuristic evolutionary approach, where the sonogram is divided into columns and bone blobs belonging to the spine are classified. Accordingly, a specific genetic structure and fitness function is utilized and conventional genetic operators are applied to search the actual solution. Results show that both approaches are promising and proposed combination of algorithms generally can distinguish the spinal bones from others even if severe morphological defects exist on the sonograms.
Benzer Tezler
- İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması
Başlık çevirisi yok
TARIK ÇAKAR
Doktora
Türkçe
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN TORAMAN
- Multi-objective bee colony optimization to tuning PID controller
Çok amaçlı arı kolonisi optimizasyonu kullanarak PID kontrolörün ayarlanması
ÖZDEN ERÇİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN ÇOBAN
- Dinamik algılayıcı öğrenme algoritması ile kenar saptamanın öğrenilmesi
Learning of edge detection using recurrent perceptron learning algorithm
FİLİZ YOSMA TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Doğadan esinlenen koku ve ikili görüye dayalı gerçek zamanlı bir gömülü sistem tasarımı
A bio-inspired real time embedded system design based on olfaction and stereo vision
SELMAN ERGÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Tarım arazisi verimliliği algoritmasının başlangıç popülasyonununkaotik haritalarla oluşturulması
Generating initial population of farmland fertility algorithm with chaotic maps
MERAL KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET BEDRİ ÖZER