Geri Dön

Mamografi görüntülerinde mikrokalsifikasyonların görünürlüğünün iyileştirilmesi ve sınıflandırılması için yeni yaklaşımlar

The new approaches for the classification of microcalcifications in the visibility-enhanced mammogram images

  1. Tez No: 607185
  2. Yazar: AYŞE AYDIN YURDUSEV
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MAHMUT HEKİM, DR. ÖĞR. ÜYESİ CANAN ORAL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Mechatronics Engineering, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Bu tez çalışmasında, mamogramlardaki mikrokalsifikasyonların görünürlüğünü arttırmak için yeni bir piksel atama temelli uzamsal filtreye sahip bir bilgisayar destekli teşhis (CAD) sistemi önerilmektedir. CAD sisteminin bir parçası olarak kullanılan uzamsal filtre, önce ilgilenilen merkez piksel ile 8 komşusu arasındaki farkların mutlak değerlerini toplamakta ve bu toplam değeri ilgilenilen merkez pikseline atamaktadır. Bu işlemler görüntünün her pikseli için tekrarlanmaktadır. Önerilen filtrenin CAD sistemine katkısının karşılaştırılmasında adilliği sağlamak için filtrelenmiş görüntülere kontrast germe uygulanmıştır. Yaygın olarak kullanılan ortalama, standart sapma, entropi, enerji, çarpıklık ve kurtoz temel istatiksel parametreleri kullanılarak filtreli kontrast-germeli bu görüntülerden özellik vektörleri elde edilmiştir. Elde edilen bu özellik vektörleri hem mikrokalsifikasyon içeren mamogramları tespit etmek ve hem de mikrokalsifikasyonları sınıflandırmak için destek vektör makineleri, çok katmanlı algılayıcı sinir ağı ve lineer diskriminant analizi temelli sınıflandırıcı modellere giriş olarak kullanılmıştır. Önerilen filtrenin mikrokalsifikasyonların tespit edilmesinde ve tespit edilen mikrokalsifikasyonların sınıflandırılmasında CAD sistemine olan etkisini değerlendirmek için literatürde temel olarak kullanılan Laplace, Gabor, Top-hat ve Gauss yüksek geçiren filtreleri ile karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirilen sınıflandırma çalışmalarında, önerilen filtre mikrokalsifikasyon içeren mamogramların tespitinde ve mikrokalsifikasyonların sınıflandırılmasında diğer filtrelerden daha yüksek başarı oranlarına ulaşmıştır. Dolayısıyla, bu karşılaştırma, önerilen filtrenin mamogramlardaki mikrokalsifikasyonların görünürlüğünü arttırdığını göstermiştir. Sonuç olarak, önerilen uzamsal filtre mamografilerdeki mikrokalsifikasyonların görünürlüğünün belirginleştirilmesinde ve bu filtreye sahip CAD sistem tanısal karar destek mekanizması olarak meme kanserinin analizinde kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we proposed a new computer aided diagnosis (CAD) system which has the pixel assignment-based spatial filter to enhance the visibility of microcalcifications in mammograms. The proposed filter used as a part of the CAD system, first sums the absolute values of the differences between the center pixel of interest and its 8-neighbors, and then assigns this summed value to that center pixel of interest. This process was repeated for each pixel of the image. Then, the contrast stretching was applied to the filtered-images in order to ensure the fairness in the comparison of the contribution of the proposed filter to the CAD system. The feature vectors were extracted from the filtered-contrast stretched-images by using the widely used and well-known statistical parameters which are mean, standard deviation, entropy, energy, skewness and kurtosis. The extracted feature vectors were applied to the inputs of support vector machines, linear discriminant analysis and multilayer perceptron neural network classifiers in order to detect the mammograms with microcalcifications as absent/present and to classify the detected microcalcifications as benign and malignant. In order to evaluate the effect of the proposed filter on the success of detection and classification, it was compared to widely used Laplace, Gabor, Top-hat and Gaussian high pass filters. In the implemented experiments, the comparison showed that this filter provided higher contribution to the success of detection and classification than the others, and hence enhanced the visibility of microcalcifications in mammograms. Finally, it can be concluded that the proposed filter can contribute to the development of the state-of-art methodologies and can be used with a CAD system as a diagnostic decision support mechanism in the analysis of mammograms.

Benzer Tezler

  1. Mamografi görüntülerinde matematiksel morfolojik filtreleme ile gürültü giderme ve kontrast iyileştirme

    Noise reduction and contrast enhancement with mathematical morphologic filtering in mammographic

    BÜŞRA TÜRKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

  2. Uydu görüntüleri ve tıbbi görüntülerden benzer görüntü işleme teknikleriyle bilgi çıkarımı

    Data extraction with similar techniques: satellite images and medical images

    UĞUR ACAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM

  3. Mamografi görüntülerinin yorumlanmasıyla bilgisayarlı teşhis sisteminin tasarımı

    The design of computer diagnostic system with interpretation of mammography images

    BURÇİN KURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VASİF V. NABİYEV

  4. Sayısal mamografi görüntülerine yapay zeka yöntemlerinin uygulanması

    The application of artificial intelligence methods on digital mammography images

    CANAN ORAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. HATİCE SEZGİN

  5. Tissue density classification in mammographic images using local features

    Yerel öznitelikler ile mamografi görüntülerinde doku yoğunluğunun sınıflandırılması

    SEZER KUTLUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL