Geri Dön

Görüntü işleme tekniklerini kullanarak malign melanom tipi deri kanserinin incelenmesi

The analysis of malign melanom type skin cancer using image processing techniques

  1. Tez No: 620799
  2. Yazar: MUHAMMET ŞAHİN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. KEREM ALTUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Kemerburgaz Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 99

Özet

Malign Melanom (MM) son derece ölümcül bir deri kanseri türüdür. Erken teşhis edilebilmesi durumunda cerrahi müdahele hasta ölümden kurtarılabildiğinden, MM'nin erken teşhisi kritik bir öneme sahiptir. Fakat kanser tanısında ele alınan görsel niteliklerin tespiti oldukça kişiye bağlı ve yoruma açık bir süreçtir. Bilgisayar destekli otomatik teşhis sistemleri daha erken ve daha doğru teşhis şansını arttırmaktadır. Bu tip sistemler, nevus sınırını belirleme, kıl giderme ve nevus öznitelikleri çıkarma aşamaları için dermaskopik imgelere uygulanacak birçok bilgisayarlı görme algoritması içerir. Bu tez çalışması görüntü işleme yöntemleriyle dermaskopik imgeleri işleyecek algoritmalar sunar. Ön işleme, bölütleme ve öznitelik çıkarma, otomatik teşhisin sınıflandırma safhasının doğruluğu için önemli aşamalardır. Bu tez teşhis ve sınıflandırmadan önceki adımlarla ilgilidir. Dermaskopik imgelerden kılları gidermek üzere geliştirilen ön işlem yaklaşımı, mevcut DullRazor kıl giderme algoritmasını temel alır. Nevus sınırını bulmak için dermaskopik imgeye sabit eşikleme tabanlı bölütleme yaklaşımı uygulanır. Bu algoritmayla bulunan sınırlar Otsu ve adaptif eşikleme tabanlı sınır bulucularla kıyaslanır. Dermatologlar tarafından kullanılan ABCD tanı sistemi nevus öznitelikleri için model alınmıştır. Sınır, şekil ve renk öznitelikleri bölütlenmiş nevus imgesinden çıkartılmaktadır. Bu öznitelikler nevus iyi huylu mu yoksa MM mi olduğuna karar vermekte kullanılabilmektedir.

Özet (Çeviri)

Malignant Melanoma (MM) is extremely mortal skin cancer type. Early diagnosis of MM is critically impartant because patients can be saved in case of early diagnosis. But the determination of visual qualification that come up on cancer diagnosis is very subjective and open to comment process. Computer driven automatic diagnosis systems increase early and more accurate diagnosis chance. This type of systems include a couple of algorhythms that will apply to dermaskopic images for determination of nevus border, pilar emoval and nevus feature extraction stages. This study presents algorhythms that will process dermaskopik images with image processing methods. Preprocessing, segmentation and feature extraction are important stages for accuracy of classification stage of automatic diagnosis. This study is about stages before diagnosis and classification. Preprocessing approach that developed for pilar removal from dermaskopik images based on existing DullRazor pilar removal algorhythm. Fixed thresholding based segmentation approach applies to dermaskopik image to find nevus border. The borders that determinated with this algorhytm compare with herbaceous and adaptive thresholding based border finders. ABCD diagnosis system which is using by dermatologists take as a model for nevus features. Border, shape and color features extract from nevus image. This features can be used for determination whether nevus is benign or MM.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    783838

    Skin lesion classification with machine learning

    Makine öğrenmesi ile cilt lezyonu sınıflandırması

    ESRA SENDEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

  2. Tez No

    444757

    Segmentation of skin cancer by using image processing techniques

    Görüntü işleme teknikleri kullanılarak cilt kanseri segmentasyonu

    AZHAR KASSEM FLAYEH FLAYEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. GÖRKEM SERBES

  3. Tez No

    387290

    Skin cancer detection using image processing techniques

    Görüntü işleme tekniklerı kullanarak deri kanseri tespit edilmesi

    ABDULLAH AL KAFEE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    BiyomühendislikFatih Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. SERDAR YILMAZ

    YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ OKKESİM

  4. Tez No

    568630

    Derin öğrenme yöntemleri ile cilt lezyon bölütlemesi

    Skin lesion segmentation with deep learning techniques

    SOHAIB NAJAT HASAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN

    DR. MURAT GEZER

  5. Tez No

    760891

    Malign melanom hastalarında metastatik lenf nodlarının F18-FDG pet ve bilgisayarlı tomografide yapılan doku analizi ve makine öğrenmesi algoritmaları ile öngörülmesi

    Prediction of metastatic LYMPH nodes in malignant melanoma patients by texture analysis and machine learning performed in F18-FDG pet and computerized tomography

    ESİN KORKUT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRÜ MEHMET ERTÜRK

Geri Dön