Geri Dön

Image processing methods for retinal vessel segmentation

Retina damarlarının ayrıştırılması için görüntü işleme yöntemleri

  1. Tez No: 831941
  2. Yazar: OZAN YÜKSEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÇAĞIN KANDEMİR ÇAVAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyoteknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Biotechnology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Bilgisayar bilimleri alanındaki son gelişmelerin diğer bilimsel araştırma alanlarına yansıtılması genellikle iki alan için de fayda sağlamaktadır. Biyomedikal görüntü işleme, bilgisayar bilimleri ve tıp alanlarının, hastalık tespiti, güvenlik amaçlı biyometrik şifreleme gibi insanlığın ortak sorunlarına çözüm bulmak için iş birliği yaptığı, buna iyi bir örnektir. Bu çalışma kapsamında, kanal ayrıştırma, düzleme, limitleme, histogram eşitleme ve şekilsel operasyonlar gibi görüntü işleme yöntemleri analiz edilmektedir. Bu yöntemler birlikte kullanılarak retina damarlarının, retinadaki damar olmayan bölgelerden ayrıştırılması amaçlanmaktadır. Bu çalışmanın çıktıları biyometrik kimlik doğrulama veya göz hastalıklarının otomatik tespiti alanlarında yapılacak çalışmalar için bir ön çalışma olarak kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

In general, reflecting the latest developments in computer science to other scientific fields is mutually beneficial. Biomedical image processing is a good example of where worlds of medicine and computer science collaborate to solve common problems of humanity such as detecting diseases and authentication by using biometric information. In this study, analysis of several image processing techniques including channel extraction, smoothing, thresholding, histogram equalization and morphological operations are being presented. Those methods are combined to mark retinal vessel regions on the retinal images and differentiate non-vessel regions. Results of this study can later be used as a preliminary work for biometric identification or an automated eye disease detecting system.

Benzer Tezler

  1. Retınal damar segmentasyonunda görüntü segmentasyon modellerinin değerlendirilmesi

    Evaluation of image segmentation models in retinal vessel segmentation

    TUĞBA HAKLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Göz Hastalıklarıİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ZAİM GÖKBAY

  2. Retinadaki kan damarlarının jeodezik yöntemler kullanılarak görüntü işleme ile tespit edilmesi

    Retinal blood vessel segmentation via geodesic methods in image processing

    MEHMET NERGİZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKIN

  3. Retinal fundus görüntülerde piksel tabanlı sınıflandırma yöntemleri ile kan damarlarının çıkarılması

    Extraction of blood vessels with pixel based classification methods in retinal fundus images

    ZAFER YAVUZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMAL KÖSE

  4. Görüntü işleme tekniklerini kullanarak fundus retina görüntülerinde kan damarlarının bölütlenmesi

    Fundus retinal image vessel segmentation with image processing techniques

    SALMA M.BOUBAKAR KHALIFA ALBARGATHE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA KANDEMİRLİ

  5. Evrişimli sinir ağları kullanılarak retina görüntülerinin segmentasyonu ve sınıflandırılması

    Segmentation and classification of retina images using convolutional neural networks

    MALI MOHAMMEDHASAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN UĞUZ