Analytical study: Enhancement and segmentation of blood vessels in retinal image channels using digital image processing techniques and morphological processes
Analitik çalışma: Dijital görüntü işleme teknikleri ve morfolojik süreçler kullanılarak retina görüntü kanallarındaki kan damarlarının geliştirilmesi ve bölümlenmesi
- Tez No: 883983
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, Artificial intelligence
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, Grasshopper Optimizasyon Algoritması (GOA) ve Kontrast Sınırlı Uyarlanabilir Histogram Eşitlemenin (CLAHE) bir kombinasyonunu kullanarak, kan damarlarını içeren retina görüntü kanallarını geliştirmek ve bölümlere ayırmak için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Bu araştırmanın temel amacı, algoritmanın tahmin ettiği optik disk merkezi ile manuel olarak belirlenen merkez arasındaki yakınlığı ölçerek doğru damar lokalizasyonu için bir kıyaslama oluşturmaktır. Yaklaşım, optik diskin kendi yarıçapından daha küçük bir yarıçap içindeki optik diskin konumunu doğru bir şekilde belirleyebilirse etkili kabul edilir. Önerilen yaklaşım, %95'lik bir başarı oranıyla ve Retinanın Yapılandırılmış Analizi (STARE) veri setindeki 20 resimden 19'unda optik diski doğru bir şekilde tanımlayarak dikkate değer bir etkinlik göstermiştir. Algoritmanın tahminleri, insan seçimleriyle karşılaştırıldığında ortalama 9,5 farklılığa sahipti. Bu teknik, Damar Ekstraksiyonu için Dijital Retinal fotoğraflardan (DRIVE) veri kümesindeki 40 fotoğrafın tamamında retina damarlarını başarıyla tanımladı. Herkese açık veri kümeleri, yaklaşımın MATLAB 2022a'daki hassas uygulaması kullanılarak kapsamlı bir şekilde değerlendirildi. Bu çalışmanın sonuçları, retina görüntü işleme için CLAHE ve GOA tekniklerinin entegrasyonunun etkinliğini göstermektedir. Tez, önerilen yöntemin retina görüntülerindeki kan damarlarının iyileştirilmesinde ve bölümlendirilmesinde etkinliğini göstermektedir. Bu, ayrıntılı görsel gösterimler sağlayarak ve optimum parametre seçimlerini tartışarak elde edilir. Ek olarak, GOA algoritmasının operasyonel işlevselliğini pratik senaryolarda gösteriyoruz ve damarları tespit etmedeki hesaplamalı etkinliğini vurguluyoruz. Bu çalışma, retina görüntülerinin daha gelişmiş klinik analizinin geliştirilmesini kolaylaştırmakta ve oftalmolojiye özel olarak odaklanarak bir bütün olarak tıbbi görüntüleme alanını önemli ölçüde geliştirmektedir.
Özet (Çeviri)
This dissertation introduces a new approach for enhancing and segmenting retinal image channels that include blood vessels, by utilising a combination of the Grasshopper Optimisation Algorithm (GOA) and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalisation (CLAHE). The main objective of this research is to establish a benchmark for accurate vessel localization by quantifying the proximity between the algorithm's predicted optic disc centre and the manually specified centre. The approach is deemed effective if it can accurately determine the location of the optic disc within a radius less than the optic disc's own radius. The recommended approach has demonstrated remarkable effectiveness, with a success rate of 95% and accurately identifying the optic disc in 19 out of 20 pictures from the Structured Analysis of the Retina (STARE) dataset. The algorithm's predictions had an average discrepancy of 9.5 compared to human selections. The technique successfully identified retinal vessels in all 40 photographs from the Digital Retinal photos for Vessel Extraction (DRIVE) dataset. The publicly accessible datasets were thoroughly evaluated using the precise implementation of the approach in MATLAB 2022a. The results of this study demonstrate the effectiveness of integrating CLAHE and GOA techniques for retinal image processing. The dissertation showcases the effectiveness of the suggested method in improving and segmenting blood vessels in retinal images. This is achieved by providing detailed visual representations and discussing the optimal parameter selections. Additionally, we demonstrate the operational functionality of the GOA algorithm in practical scenarios, emphasising its computational efficacy in detecting vessels. This work facilitates the development of more advanced clinical analysis of retinal images and significantly enhances the field of medical imaging as a whole, with a specific focus on ophthalmology.
Benzer Tezler
- Sürdürülebilir tedarik zinciri yönetiminde alıcı-tedarikçi entegrasyon seviyelerinin ve değerlendirme kriterlerinin formülasyonuna yönelik bir model geliştirilmesi
A model development to formulate buyer-supplier integration levels and evaluation criteria for sustainable supply chain management
FUNDA SEÇKİN
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CEYDA ŞEN
- RFMLP based customer segmentation and customer churn analysis in heavy equipment industry using customer transactions data
İş makinesi sektöründe müşteri işlem verilerini kullanarak RFMLP tabanlı müşteri segmentasyonu ve müşteri kayıp analizi
MUSTAFA ÇAMLICA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR
- Stratejik yönetim modeli olarak sürdürülebilirlik dengeli hedef kartı ve bir işletmede uygulanması
Sustainability balanced scorecard as a stratejic management system and a case study
BUSE DUYGU DAĞIDIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ÖZKAN
- Image quality enhancement and rain removal on images taken under different rain conditions
Başlık çevirisi yok
AHMED FRAIDOON ABDULKAREM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Enhancement of plasmonic nonlinear conversion and polarization lifetime via fano resonances
Doğrusal olmayan plazmonik çevirim ve polarizasyon yaşam süresinin fano rezonaslar ile güçlendirilmesi
BİLGE CAN YILDIZ KARAKUL
Doktora
İngilizce
2017
Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPAN BEK
DOÇ. DR. MEHMET EMRE TAŞGIN