Uyarlanabilir yerel eşikleme ile retina damarlarının bölütlenmesi
Segmentation of retinal vessels by adaptive local tresholding
- Tez No: 592588
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSA ALCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Bu çalışmada yüksek bölütleme yeteneğine sahip yeni bir uyarlanır bulanık yerel eşikleme yöntemi sunulmaktadır. Bu çalışmanın ilk aşaması, fundus görüntülerin elde edilmesi ile kontrastı yüksek olan yeşil kanalın edinilmesidir. İkinci aşaması yerel arka plan pencere matrisinin ortalaması ile 8 komşuluklu piksellerin ortalamasının belirlenmesidir. Üçüncü aşama kural tabanlı bulanık mantık ile eşikleme oranını belirleyen yapının oluşturulmasıdır. Dördüncü aşama eşiklemenin her piksel noktası için yerel olarak gerçeklenmesidir. Beşinci aşamada iki seviyeli hale getirilmiş görüntü üzerinde morfolojik yayma ve aşındırmaların uygulanması ile retina kan damarlarının bölütlemesi yapılmaktadır. Çalışmada DRIVE ve STARE veri tabanları kullanılmış ve bu veri tabanlarının tüm test görüntülerinde önerilen yöntem uygulanarak performansları ölçülmüştür. DRIVE veri tabanında duyarlılık 0.6777, özgüllük 0.9790, doğruluk 0.9403 olarak elde edilir. STARE veri tabanında ise duyarlılık 0.7623, özgüllük 0.9698, doğruluk 0.9519 olarak elde edilir. Algoritmanın yüksek başarı performansının yanında diğer önemli özelliği ise kolay hesaplanan yapıları ve buna bağlı olarak da hızlı bölütleme sonuçlarının üretmesidir. Bu da diabetik retinapati gibi retina hastalıklarının bilgisayar ortamında otomatik tespitinin yapılmasına imkân tanımaktadır
Özet (Çeviri)
In this study, a new adaptive fuzzy local thresholding method with high segmentation capability is presented. The first step of this study is to obtain fundus images and acquire a green channel with high contrast. The second step is to determine the average of the local background window matrix and the average of 8 neighboring pixels. The third stage is the creation of a rule-based fuzzy logic that determines the thresholding ratio. The fourth stage is to implement the threshold locally for each pixel point. In the fifth step, segmentation of the blood vessels of the retina is performed by applying morphological spreading and abrasion on the binarized image. In this study, DRIVE and STARE databases are used and the performance is measured by applying the algorithm to all test images of the databases. In DRIVE database, sensitivity is obtained as 0.6777, specificity as 0.9790 and accuracy as 0.9403. In the STARE database, sensitivity is 0.7623, specificity is 0.9698 and accuracy is 0.9519. Besides the high performance of the algorithm, another important feature is the easy computation and therefore the fast segmentation results. Thus, this method is used for automatic detection of retinal diseases such as diabetic retinopathy in computer environment.
Benzer Tezler
- Adaptif yöntemlerle iyileştirilmiş göğüs röntgenlerinden derin öğrenme ile COVID-19 tespiti
COVID-199 detection using deep learning on chest X-rays enhanced by adaptive methods
SÜLEYMAN SERHAN NARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİskenderun Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN ALTAN
- Data-driven anomaly detection for airspace security using ADS-B surveillance data
ADS-B gözetim verisi ile hava sahası güvenliği için veri tabanlı anomali tespiti
ABDULLAH ÇERKEZOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. BARIŞ BAŞPINAR
- Change detection in multitemporal satellite images using multiscale bilateral filter and sift flow
Çoklu zamanlı uydu görüntülerinde çoklu ölçekli bileteral süzgeç ve sıft akışı ile değişiklik tespiti
BAHAA AWAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN YAZGAN ERER
- Adım frekanslı sürekli dalga radar kullanarak katmanlı ortamda katman kalınlığı kestirimi
Layer thickness estimation in layered media using step-frequency continuous wave radar
HASSEN ELKİLENİ
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN YALDIZ
- Generating Musical Chords via Local Key Detection in Modulation-Adaptive Systems
Modülasyona uyarlanabilir sistemlerde yerel gam algılama yoluyla müzik akorları üretme
ÇINAR GEDİZLİOĞLU
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Ekonomi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KUTLUHAN EROL