Medikal görüntülerde ilgi dışı alan bölgesine veri gizlemede histogram temelli yöntem ile kenar belirleme yöntemlerinin karşılaştırılması
The comparison of histogram-based method and edge detection methods for data hiding in irrelevant regions of medical images
- Tez No: 904618
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ADNAN SONDAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 46
Özet
Bu tez, medikal görüntülerde ilgi duyulan bölgelerin (ROI) tespit edilmesi için histogram tabanlı yöntem ile dört farklı kenar belirleme algoritmasını karşılaştırarak ilgi alanı dışında kalan piksellere hasta bilgilerinin gizlenmesini sunmaktadır. Araştırmanın temel amacı, medikal görüntüleri bozmadan hasta verilerini saklayabilen güvenli bir saklama çözümü sağlamaktır. Bu yöntemler ile görüntü üzerindeki kritik olmayan bölgeleri tespit ederek, bu bölgelerdeki piksellerin üzerine hasta bilgilerini gizleyerek veri güvenliğini artırmayı hedeflemektedir. Karşılaştırma yapılan yöntemler, öncelikle medikal görüntüler üzerinde bir ön işleme adımı ile başlar; bu aşama, görüntülerin normalize edilmesi ve kontrastının artırılmasını içerir. Ardından, histogram ve kenar belirleme teknikleri kullanılarak ilgi alanı dışındaki bölgeler belirlenir. Son adımda, bu belirlenen alanlara hasta bilgileri gizlenir. Bu yaklaşım, MRI, BT taramaları ve röntgenler gibi çeşitli türdeki medikal görüntülerle uyumludur. Tez, bu yöntemlerin ilgi alanı dışı tespit edilmesi ve bu alanlara veri gizlenerek sonuçlarının karşılaştırmalı bir analizini içerir. Bu yöntemlerin veri güvenliği metrikleri üzerinden değerlendirilmesi ile önerilen yöntemlerin üstünlükleri ve sınırlılıkları belirginleştirilecektir. Yöntemlerin etkinliği, çeşitli medikal görüntüler içeren geniş bir veri seti üzerinde test edilmiştir. Sonuçlar, hasta bilgilerinin güvenli bir şekilde saklanabilmesi için geleneksel yöntemlere kıyasla önemli iyileşmeler göstermiştir. Ayrıca, tez medikal görüntüleme sistemlerinde bu yöntemin potansiyel uygulamalarını tartışmakta ve mevcut iş akışlarına entegrasyonu için öneriler sunmaktadır. Bu araştırma, hasta verilerinin korunmasında kullanılabilecek yöntemlerin performanslarını karşılaştırarak medikal görüntüleme alanına katkıda bulunmaktadır ve sağlık hizmetlerinde gizlilik ve veri güvenliğini artırmayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a method for hiding patient information in non-region of interest (non-ROI) pixels by comparing a histogram-based method with four different edge detection algorithms to detect regions of interest (ROI) in medical images. The primary objective of the research is to provide a secure storage solution that can protect patient data without distorting medical images. By identifying non-critical regions in the images using these methods, patient data is hidden in the pixels of those regions to enhance data security. The comparison begins with a preprocessing step on medical images, which involves normalizing the images and enhancing their contrast. Next, histogram-based and edge detection techniques are applied to identify areas outside the regions of interest. In the final step, patient data is hidden in these identified areas. This approach is compatible with various types of medical images, including MRI, CT scans, and X-rays. The thesis includes a comparative analysis of these methods, focusing on the detection of non-ROI areas and hiding data in those regions. The methods are evaluated based on data security metrics, highlighting the strengths and limitations of each approach. The effectiveness of the methods was tested on a large dataset containing diverse medical images. The results show significant improvements in securely storing patient information compared to traditional methods. Additionally, the thesis discusses potential applications of this method in medical imaging systems and offers suggestions for integrating it into existing workflows. This research contributes to the field of medical imaging by comparing the performance of different techniques for protecting patient data and aims to enhance privacy and data security in healthcare services.
Benzer Tezler
- Heparin coated and 2-deoxy-D-glucose conjugated iron oxide nanoparticles for biologic applications
Biyolojik uygulamalar için heparin kaplı 2-deoksi-D-glukoz bağlı demir oksit nanoparçacıklar
YELİZ AKPINAR
Doktora
İngilizce
2017
KimyaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜRVET VOLKAN
PROF. DR. NÜLÜFER TÜLÜN GÜRAY
- Biliyer sistemin anatomik varyasyonlarında manyetik rezonans kolonjiyopankreatografi bulguları
Başlık çevirisi yok
BÜLENT RIFKI KOZAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık BakanlığıRadyoloji Ana Bilim Dalı
DR. BÜLENT SAYDAM
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Microwave spectroscopy based breast cancer diagnosis using support vector machines
Destek vektör makineleri kullanılarak mikrodalga spektroskopi temelli meme kanseri tanısı
EMRE ÖNEMLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA YILMAZ ABDOLSAHEB
- Development of novel superparamagnetic iron oxide based theranostic nanoparticles
Demir oksit bazlı özgün teranostik nanoparçacıkların geliştirilmesi
ÖZLEM ÜNAL
Doktora
İngilizce
2017
KimyaKoç ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAVVA YAĞCI ACAR