Geri Dön

Cytological image analysis: Cell classification using textural feature extraction

Sitolojik görüntü analizi: Tekstür öznitelikleri çıkararak hücre sınıflandırma

  1. Tez No: 95852
  2. Yazar: METEHAN MAKİNACI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL ÖZMEHMET
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü analizi, Görüntü işleme, Hücre sınıflandırma, Sitoloji, Öznitelik çıkarma, Image analysis, Image processing, Cell classification, Cytology, Feature
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Tez No

    862672

    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

    Türkçe

    2024

    PatolojiAkdeniz Üniversitesi

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İNANÇ ELİF GÜRER

  2. Tez No

    548634

    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

    Türkçe

    2019

    Radyoloji ve Nükleer TıpDokuz Eylül Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PINAR BALCI

  3. Tez No

    945465

    Histiyositik/dendritik hücreli neoplazilerde tümörmikroçevresi ve PD-L1 ekspresyonunun yapay zekâ desteklianalizi

    Başlık çevirisi yok

    CEREN UTKU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    PatolojiEge Üniversitesi

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DERYA DEMİR

  4. Tez No

    44277

    İnce iğne aspirasyon biyopsisinde proliferatif meme hastalıklarını meme karsinomundan ayırmada anahtar sitolojik kriterleri

    Başlık çevirisi yok

    DİLEK ÖZKUTLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    PatolojiSağlık Bakanlığı

  5. Tez No

    695588

    Ailesel akdeniz ateşi tanılı hastalarda bukkal ve dil dorsum mukoza hücrelerin sitomorfometrik değerlendirilmesi ve serum amiloid A, C-reaktif protein, ınterlökin-6 ve lipoprotein-A düzeyleri ile ilişkisi

    Cytomorphometric evaluation of buccal and dorsum mucosa cells in patients with familial Mediterranean fever and their relationship with serum amyloid A, C-reactive protein, interleukin-6 and lipoprotein-A levels

    YUSUF GÜZEL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH BATTAL

Geri Dön