Geri Dön

Savaş stratejisi optimizasyon algoritmasıyla tıbbi görüntü iyileştirme

Medical image enhancement with war strategy optimization algorithm

  1. Tez No: 855220
  2. Yazar: MEHMET BİLGİN
  3. Danışmanlar: DR. YUSUF UZUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Genetik Algoritma, Görüntü İyileştirme, Histogram Eşitleme, Optimizasyon Algoritması, Savaş Stratejisi Algoritması, Tıbbi Resimler, Keskinlik Artırma, Contrast Enhancing, Genetic Algorithm, Histogram Equalization, Image Enhancement, Medical Images, Optimization Algorithm, War Strategy Algorithm
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Tıbbi resimlerde özellikle MR (Manyetik Rezonans) resimlerinde keskinlik değerinin düşük olmasından dolayı resmin kalitesi düşük olabiliyor. Bu da hastalığın teşhisini zorlaştırıyor ve hatta yanlış teşhis konulmasına bile sebep olabiliyor. Bu çalışmada adaptif histogram eşitleme yönteminde gerçek kodlu genetik optimizasyon algoritması ve savaş stratejisi optimizasyon algoritması kullanılarak resimlerin keskinlik değerleri artırılmıştır. Çoklu uygunluk fonksiyonu kullanılmıştır. Görüntünün entropisi, enerjisi, keskinliği, tepe-sinyal-gürültü-oranı, gri seviye eşzamanlı oluşum matrisi ve Sobel kenar özelliklerini çıkarma yöntemleri uygunluk fonksiyonunda kullanılmıştır. Savaş stratejisi algoritması ve gerçek kodlu genetik algoritma elitizm kullanılarak ve kullanılmadan çalıştırılıp hızları ve verdiği sonuçlar kıyaslanmıştır. Bu çalışmada 4 algoritma kıyaslanmıştır. Bunlar: elitizm ile genetik algoritma, elitizm olmadan genetik algoritma, elitizmle savaş stratejisi algoritması ve elitizm olmadan savaş stratejisi algoritması. Bazı resimlerde savaş stratejisi algoritması, gerçek kodlu genetik algoritmaya göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Savaş stratejisi algoritmasının bu uygulamada genetik algoritmadan daha hızlı çalıştığı görülmüştür. Elitizm, çoğunlukla sonucu değil ama yakınsama hızını kısaltmıştır.

Özet (Çeviri)

In medical images, especially MRI (Magnetic Resonance) images, the quality of the image may be low due to the low sharpness value. This makes the diagnosis of the disease difficult and may even lead to misdiagnosis. In this study, the sharpness values of the images were increased by using the real-coded genetic optimization algorithm and the war strategy optimization algorithm in the adaptive histogram equalization method. Multiple fitness function was used. Image entropy, energy, sharpness, peak-signal-to-noise-ratio, gray level co-occurrence matrix and Sobel edge feature extraction methods were used in the fitness function. The war strategy algorithm and the real-coded genetic algorithm were run with and without the use of elitism, and their speeds and results were compared. In this study, 4 algorithms were compared. These are: genetic algorithm with elitism, genetic algorithm without elitism, war strategy algorithm with elitism, and war strategy algorithm without elitism. In some images, the battle strategy algorithm gave better results than the actual coded genetic algorithm. The war strategy algorithm has been shown to run faster than the genetic algorithm in this application. Elitism has often shortened the speed of convergence, but not the outcome.

Benzer Tezler

  1. Artificial intelligence based dynamic mission planning with probabilistic roadmaps and voronoi diagrams using predictive launch acceptability region approach

    Kestirimci fırlatmaya uygunluk bölgesi kullanarak olasılıksal yol haritaları ve voronoi diyagramları ile yapay zeka tabanlı hava-yer görev planlama

    MUSTAFA RAŞİT ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEYDA ERTEKİN BOLELLİ

  2. Hierarchical reinforcement learning in complex wargame environments

    Kompleks savaş oyunu ortamlarında hiyerarşik pekiştirmeli öğrenme

    KUBİLAY KAĞAN KÖMÜRCÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE

  3. Design of additively manufactured hybrid structural brackets via topology optimization

    Topoloji optimizasyonu ile eklemeli imalata uygun hibrit yapısal braketlerin tasarımı

    CENGİZ KÖSEOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MESUT KIRCA

  4. Sustainable living spaces:A Typomorphological analysis for the optimization of thermal comfort in hot-dry climate

    Sürdürülebilir yaşam alanları: Sıcak-kuru iklimde termal konforun optimizasyonu için bir tipomorfolojik bir analiz

    MARIAM ALTAEMA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    MimarlıkAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Afet ve Savaş Sonrası İmar ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE KALFAOĞLU HATİPOĞLU

  5. Solar power harvesting design for wireless communication based wireless sensor networks application

    Kablosuz haberleşme tabanlı kablosuz sensör ağları uygulaması için güneş enerjisi hasat tasarımı

    ABDULLAH FADHIL NOOR SHUBBAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERKAN SAVAŞ