Cytological image analysis: Cell classification using textural feature extraction
Sitolojik görüntü analizi: Tekstür öznitelikleri çıkararak hücre sınıflandırma
- Tez No: 95852
- Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL ÖZMEHMET
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
ABSTRACT In this dissertation a cross-disciplinary work is presented: Gaussian Markov random field modeling of the textural properties of the cytologic and histologic sections of the prostate tissue images. The textural information is effectively and efficiently characterized. For the classification applications of the prostate sample images into the normal or cancer groups, Bayesian framework is used. For a complete understanding of the image properties of a tissue sample, its biology and the biochemical mechanisms lying under it must be well known. This is concerned in pathology. In the field of computer vision, mathematical models are used to analyze the image. For a successful analysis, the modeling must be based onto the properties of the image/Thus, a fusion is needed between the disciplines and this is accomplished in this thesis. The solution of a real world problem, cancer diagnosis in prostate was achieved by Gaussian Markov random field texture modeling. Object oriented programming techniques were used for the implementation of image processing and modeling algorithms.
Özet (Çeviri)
ÖZET Bu tezde disiplinler arası bir çalışma sunulmuştur. Tezin amacı prostat kesitlerinden elde edilen doku veya hücre görüntülerinin yapışım Gauss Markov rassal alanlar ile modellemek ve buradan elde edilen öznitelik vektörlerini kullanarak kanser / normal sınıflandırmasını gerçekleştirmektir. Bu çalışmada, biyoloji ile ilgili bilgiler mühendislik yaklaşımı ile değerlendirilerek otomatik kanser tanısına yönelik bir araştırma sunulmuştur. Görüntü işleme algoritmaları nesne tabalı olarak geliştirilip kullamlmıştır. Patalojik doku yapısının görüntü analizinde Gauss Markov rassal alan modeli, diğer modeller ile karşılaştırılıp sonuçlar değerlendirilmiştir.
Benzer Tezler
- Tiroid ince iğne aspirasyon biyopsilerinde sitomorfolojik özelliklerin yapay zeka ile yorumlanması
Interpretation of cytomorphological features in thyroid fine needle aspiration biopsies using artificial intelligence
MENNAN YİĞİTCAN ÇELİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
PatolojiAkdeniz ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNANÇ ELİF GÜRER
- Akciğer adenokanseri tanılı gen mutant (EGFR, ALK, ROS1 GEN MUT) hastaların mutasyonu olmayan hastalarla radyolojik olarak karşılaştırılması
CT features of mutated non-small lung carcinoma of the lung: Comparison with non-mutated non-small lung carcinoma
AGAH BARAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Radyoloji ve Nükleer TıpDokuz Eylül ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR BALCI
- Toraks kitlelerinde difüzyon MRG'nin yeri
Diffusion MRI in thoracal masses
VEDAT EYİİŞLER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
Radyoloji ve Nükleer TıpOndokuz Mayıs ÜniversitesiRadyodiagnostik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇETİN ÇELENK
- Köpeklerde siklus tayini amacıyla vaginal sitolojinin geleneksel mikroskop yöntemi ve BS200Pro yazılımı ile dijital formatta değerlendirilmesi
Evaluation of vaginal cytology by traditional microscopy method and BS200Pro software in digital format with the purpose of cyclus determination in bitch
SERKAN BARIŞ MÜLAZIMOĞLU
Doktora
Türkçe
2009
Veteriner HekimliğiAnkara ÜniversitesiDoğum ve Jinekoloji (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKKI İZGÜR
- Dinamik manyetik rezonans görüntüleme ve ultrason kontrast ajanlı power doppler ultrasonografi ile meme lezyonlarında benign ve malign ayrımı
Başlık çevirisi yok
FAİK SUNGURLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2002
OnkolojiMarmara ÜniversitesiRadyodiagnostik Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ERKİN ARIBAL