Geri Dön

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

  1. Tez No: 883983
  2. Yazar: OSAMAH HAMAD RAHEEM AL-AZZAWI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 102

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

  1. 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

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR

  2. 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

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu Komutanlığı

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CEYDA ŞEN

  3. An investigation into hydrophobic micro-textured surfaces on heat transfer and surface wetting phenomenon during vapor condensation

    Hidrofobik mikro-talaşlanmış yüzeylerde buhar yoğuşmasında oluşan ısı transferi ve yüzey ıslanma olgusunun incelenmesi

    THAMER KHALIF SALEM SALEM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Makine MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ARIK

    DR. METE BUDAKLI

  4. Image quality enhancement and rain removal on images taken under different rain conditions

    Başlık çevirisi yok

    AHMED FRAIDOON ABDULKAREM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN

  5. A comparative study of modeling methods for two-dimensional electromagnetic scattering data

    Elektromanyetik saçılım verilerinin iki-boyutlu modelleme yöntemleri icin karşılaştırmalı bir çalışma

    ANİRUDH SRİNİVASAN SRİNİVASAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. LEVENT GÜREL