Glokom teşhisi için optik koherans tomografi görüntülerinden retina sinir lifi katmanı tespiti
Retinal nerve fiber layer detection at optical coherence tomography image for the diagnosis of glaucoma
- Tez No: 818896
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Bu çalışmada, göze ait elektrofizyolojik testler ve bunların sonucu ortaya çıkan sinyaller bilgisayar yazılımları kullanılarak incelenmiştir. Elektrofizyolojik testler klinikte görme yollarını, tümüyle değerlendirilmesini sağlayan oftalmolojide ve nörooftalmolojide önemli bir yere sahiptirler. Bu testlerden bir tanesi olan Optik Koherans Tomografi (OCT) dataları ele alınmıştır. OCT, gözdeki doku katmanlarını, yüksek çözünürlükte mikron seviyesinde tomografik kesitler alarak görüntüleyen tıbbi görüntüleme yöntemidir. Retina hastalıkları ve glokom tespitinde kullanılmaktadır. Glokom hastalığı göz içi basıncının artışı ile seyreden, retina ganglion hücre dejenerasyonu, optik sinir başında çukurlaşma ve görme alanı kaybı oluşturan, kronik optik nöropatidir. Glokom dünya çapında geriye dönüşsüz ve önlenebilir körlüğün en önde gelen nedenidir. Bu datalardan glokom hastalığı tespiti için Retina Sinir Lifi katmanının (RNFL) kalınlaşıp kalınlaşmadığı Matlab programı görüntü işleme yöntemleri ile belirlenmiştir. OCT cihazından 20 hastaya ait görüntü örnekleri alınmıştır. Görüntü işleme teknikleri ile önce renkli olan üç boyutlu görüntü iki boyutlu olan gri görüntüye çevrilerek işlem kolaylığı sağlanmıştır. Kenar belirleme yöntemleri olan Canny, Sobel, Gaussian filtreleri denenmiştir. Bunlardan Sobel filtresi en iyi sonucu vermiştir. Görüntü üzerindeki noktalardan komşulukları belirlenerek katmanlar çizdirilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda elde edilen katmanlardan glokom hastalığı için önemli olan üst katman RNFL katmanı renklendirilerek OCT görüntüsü üzerinde belirgin hale getirilerek görünebilirliği sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, electrophysiological tests of the pelvis and the resulting signals were investigated using computer software. Clinical electrophysiological tests are tests that have an important place in ophthalmology and neuroophthalmology, which allows them to be evaluated as a whole. One of these tests Optical Coherence Tomography (OCT) is discussed. OCT is a medical imaging method that displays tomographic layers of the eye by taking tomographic sections at high resolution micron level. It is used for retinal diseases and glaucoma detection. Glaucomatous disease is a chronic optic neuropathy, which is accompanied by an increase in intraocular pressure, retinal ganglion cell degeneration, loss of visual field at the optic nerve head. Glaucoma is the world's leading cause of irreversible and preventable blindness. The Matlab program, in which the Retinal Nerve Fiber layer (RNFL) thickens and thickens for the detection of glaucoma, is used with image processing methods. Images of 20 patients from OCT were taken. With image processing techniques, the three-dimensional image, which is colored first, is turned into a two-dimensional gray image, thus facilitating operation. Canny, Sobel, and Gaussian filters, which are edge detection methods, have been tested. The Sobel filter is the best result. Layers are drawn by determining the neighborhoods from the points on the image. The top layer RNFL layer, which is important for glaucomatous disease, is colored from the obtained layers as a result of the studies made so as to make it visible on the OCT image.
Benzer Tezler
- Optik koherans tomografi görüntüleri ile retinal hastalıkların evrişimsel sinir ağı kullanılarak teşhis edilmesi
Diagnosis of retinal diseases using optical coherence tomography images and convolutional neural network
HAFİZA ESRA URMAMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNecmettin Erbakan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SABRİ KOÇER
- U-net architecture optimization for optic disc segmentation in retinal images
Retina görüntülerinde optik disk bölütleme için U-net mimarisi optimizasyonu
ZAFER ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Antenna coupled metamaterial inspired passive sensors forglaucoma monitoring
Glokom izleme için metamalzemeden esinlenilmiş¸ anten eşlenik pasif algıçlar
ÜMMÜHAN AYBÜKE ÇALIKOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ARDA DENİZ YALÇINKAYA
DOÇ. DR. HAMDİ TORUN
- Konvolüsyonel sinir ağı modelleri ile fundus görüntülerinden glokom teşhisi
Diagnosis of glaucoma from fundus images with convolutional neural network models
QABAS ABDULRAZAQ KHALAF ALJUBORY
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ERDEM
- Psödoeksfoliasyon sendromu ve glokomu ile bağ dokusu büyüme faktörü (CTGF) genetik polimorfizmleri ve ctgf gözyaşı ve aköz seviyeleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
Investigation of the relationship between genetic polymorphisms of connective tissue growth factor (CTGF) and its tear and aqueous humor levels in pseudoexfoliation syndrome and glaucoma
CANAN KOÇAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Göz HastalıklarıTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİRSEN CAN DEMİRDÖĞEN