Geri Dön

Biomedical image decomposition and segmentation by using signal expansion methods

Sinyal açılımı yöntemlerini kullanarak biyomedikal görüntülerin ayrıştırılması ve bölütlenmesi

  1. Tez No: 601251
  2. Yazar: İCLAL ÇETİN TAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SAMİ ARICA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Sinyal işleme birçok konudaki araştırmalara yol göstermektedir. Bunlardan birisi de biyomedikal alanıdır. Biyomedikal sinyal işleme son yıllarda birçok hastalığın tespit sürecinde önemli bir rol almaktadır. Farklı yöntemler amaçlara uygun olarak kullanılmaktadır. Bölütleme, ayrıştırma, süzme, analiz uygulanan metotların başında gelmektedir. Bu tezde, biyomedikal görüntülerin ayrıştırılması ve bölütlenmesi için çeşitli sinyal açılım yöntemleri kullanılmıştır. Dalgacık ve adaptif süzgeç bankaları tabanlı metotlar medikal görüntüler üzerinde kullanılmıştır. Farklı optimizasyon yöntemleri ile filtre tasarımı yapılmıştır. Bu tasarlanan filtreler görüntülerin ayrıştırılması ve yeniden yapılandırılması için kullanılmıştır. Klasik yöntemlerle tasarlanan metotların performansları karşılaştırılarak incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Signal processing leads to research on many subjects. One of them is the biomedical field. Biomedical signal processing has played an important role in the detection process of many diseases in recent years. Different methods are used for purposes. Segmentation, separation, filtering, analysis are the leading methods. In this thesis, various signal expansion methods have been used for the decomposition and segmentation of biomedical images. Wavelet and adaptive filter banks-based methods have been used on medical images. Filter design with different optimization methods. These designed filters have been used to decompose and reconstruct images. The performances of the designed methods and classical methods were examined by comparing.

Benzer Tezler

  1. Data mining in image processing to detect and isolate stem cells in biomedical treatment

    Başlık çevirisi yok

    AHMED KHALEEL MOHAMMED ALGBURI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BAYAT

  2. Meme ultrason görüntülerinin farklı alt bant yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması

    Classification of breast ultrasound images using different sub-band methods

    ZEYNEP AK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİFE GENGEÇ BENLİ

  3. Biyomedikal İşaret ve Görüntülerde Görgül Kip Ayrışımı

    Empirical Mode Decomposition on Biomedical Signals and Images

    ÖMER FARUK KARAASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN

  4. Üretral onarımda kullanılmak üzere nanobiyomalzemelerin hazırlanması

    Preparation and characterization of nanobiomaterials for urethral repair

    GAMZE MERCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyomühendislikHacettepe Üniversitesi

    Nanoteknoloji ve Nanotıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EYLEM GÜVEN

  5. Çölyak hastalığına ait evrelerin görüntü analizi ve sınıflandırılması

    Image analysis and classification of phases of celiac disease

    HAYRİYE HİSAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Tıbbi BiyolojiErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATMA LATİFOĞLU