Retınal damar segmentasyonunda görüntü segmentasyon modellerinin değerlendirilmesi
Evaluation of image segmentation models in retinal vessel segmentation
- Tez No: 879752
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ZAİM GÖKBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Göz Hastalıkları, Eye Diseases
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Retina görüntüleri içindeki damarların tespit edilmesi ve belirli bölgelere ayrılması işlemini retinal damar segmentasyonu olarak adlandırılmaktadır. Bu süreç, diyabetik retinopati, hipertansiyon, makula dejenerasyonu gibi göz hastalıklarının tanı ve takibinde önemli rol oynamaktadır. Oftalmologlar, hastalığın erken teşhisini sağlamak ve hastalığın ilerlemesini izlemek için vasküler yapıların görünümündeki değişiklikleri analiz etmektedirler. Retina damarlarının segmentasyonu ise tıbbi görüntü işleme, görsel analiz çalışmaları, ilaç ve tedavi geliştirme süreçleri ve klinik karar verme süreçlerinde büyük önem taşımakta ve sağlık hizmetlerinin verimliliğine katkı sağlamaktadır. Manyetik rezonans görüntüleme (MRI), Bilgisayarlı Tomografi (CT) ve X ışınları gibi diğer tıbbi görüntüleme teknikleri gibi retinal damarların segmentasyonu da görüntü işleme yoluyla tümör, lezyon ve diğer patolojik yapıların tespiti ile birlikte hastalıkların teşhis ve tedavisinde kritik bir rol oynar. Bu yüzden bu çalışma ile hastalık tanı sürecinin ilk adımı olan retina görüntülerinden kan damarlarının segmentasyonunun araştırılması hedeflenmektedir. Bu amaç doğrultusunda literatürdeki mevcut makaleler incelenmiş ve retina damar bölütlemesinde kullanılan yöntemler sistematik olarak derlenmiştir. İlk çalışmalardan günümüze kadar geçen süre içinde damar segmentasyonuna yönelik çeşitli çözüm yaklaşımları değerlendirilmiştir. Bu değerlendirme sürecinde Linknet, Özellik Piramit Ağı (FPN), Piramit Sahne Ayrıştırma Ağı (UNET PSPNet) ve YOLO v8 segmentasyon modelleri DRIVE, CHASEBASE ve ACRIMA veri seti kullanılarak incelenmiştir. Her model için çeşitli temel mimariler ('vgg16', 'efficientb0', 'resnet50') kullanılarak karşılaştırmalar yapılmıştır. Her modelin retina damar bölütlemesindeki tutarlılığı performansı karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar ışığında farklı koşullar altında etkili olan model belirlenmiştir. Bu çalışma ile retina damar segmentasyonu için farklı modellerinin başarıları sistematik olarak değerlenerek gelecekte yapılacak çalışmalara rehberlik edilmesi amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
The process of detecting vessels in retinal images and dividing them into specific regions is called retinal vessel segmentation. This process plays an important role in the diagnosis and follow-up of eye diseases such as diabetic retinopathy, hypertension and macular degeneration. Ophthalmologists analyze changes in the appearance of vascular structures to enable early diagnosis of the disease and monitor disease progression. Segmentation of retinal vessels is of great importance in medical image processing, visual analysis studies, drug and treatment development processes and clinical decision-making processes and contributes to the efficiency of healthcare services. Like other medical imaging techniques such as magnetic resonance imaging (MRI), Computed Tomography (CT) and X-rays, segmentation of retinal vessels plays a critical role in the diagnosis and treatment of diseases along with the detection of tumors, lesions and other pathological structures through image processing. Therefore, this study aims to investigate the segmentation of blood vessels from retinal images, which is the first step in the disease diagnosis process. For this purpose, existing articles in the literature were examined and the methods used in retinal vessel segmentation were systematically compiled. Various solution approaches for vessel segmentation have been evaluated since the first studies until today. During this evaluation process, Linknet, Feature Pyramid Network (FPN), Pyramid Scene Parsing Network (UNET PSPNet) and YOLO v8 segmentation models were examined using the DRIVE, CHASEBASE and ACRIMA dataset. Comparisons were made using various underlying architectures ('vgg16', 'efficientb0', 'resnet50') for each model. The consistency and performance of each model in retinal vessel segmentation was evaluated comparatively. In the light of the results obtained, a model that is effective under different conditions was determined. This study aims to guide future studies by systematically evaluating the success of different models for retinal vascular segmentation.
Benzer Tezler
- Tedaviye cevap vermeyen diyabetik makula ödeminde vitreoskizisin rolü
The role of vitreoschisis in diabetic macular edema refractory to treatment
MAKBULE BERNA ÖTÜK YAŞAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2008
Göz Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNÇ OVALI
- Türkiye Taşkömürü Kurumu Armutçuluk Taşkömürü İşletme Müessesesi yeraltı ocaklarında yüksek basınçlı su jetleriyle kömür kazısının araştırılması ve uygulanabilirliği
The Investigation of coal excavation with high-pressure water jets and its applicability to the underground mines of Armutçuk hardcoal company of Turkish hardcoal enterprise
NURİ ALİ AKÇIN
Doktora
Türkçe
1986
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ŞİNASİ ESKİKAYA
- 1984-1986 yılları arasında kliniğimizde yapılan vitrektomi ameliyatları geç sonuçları
Başlık çevirisi yok
MEHMET MÜSLİM
- Streptozotosin ile deneysel diabet oluşturulan hayvanlarda bazı kan parametrelerinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
BELKİS ÜNVER
- Yapı temellerinin dinamik analizi ve uygulama için bir hesap programının geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
AYDIN SAATÇI