Geri Dön

Histopatolojik imgelerin değerlendirilmesinde örüntü tanıma temelli karar destek sistemleri

Decision support systems based on pattern recognition for evaluating of histopathologic images

  1. Tez No: 185338
  2. Yazar: SUAT TORAMAN
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Örüntü tanıma, Bulanık c-ortalama, Shannon entropi, Kohonen ağları, Fractal analiz, Karar ağaçları, Karar destek sistemleri, Histopatoloji, Pattern recognition, Fuzzy c-means, Shannon entropy, Kohonen networks, Fractalanalysis, Decision trees, Decision support systems, Histopathology
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZETYÜKSEK LİSANS TEZİHİSTOPATOLOJİK İMGELERİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE ÖRÜNTÜ TANIMATEMELLİ KARAR DESTEK SİSTEMLERİSuat TORAMANFırat ÜniversitesiFen Bilimleri EnstitüsüElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı2006, Sayfa: 58Bilgisayar teknolojisi oldukça hızlı gelişim göstermektedir. Bu gelişim, tıp, endüstri veiletişim gibi alanları da yakından ilgilendirmektedir. Özellikle tıp alanı, bu gelişimden oldukçaiyi faydalanmaktadır. Yapılan birçok çalışmadan bilgisayarın hızlı işlem yapabilme özelliği vebirçok veriyi karşılaştırmalı olarak irdeleyebilmesi, uzmanlara teşhis koymada kolaylıksağlamaktadır.Bu tez çalışmasında, tıbbi karar sürecinin hızlandırılarak, daha doğru teşhiskonulmasına yardımcı olacak karar destek sistemleri sunulmuştur. Bu karar destek sistemleri;histopatolojik imgelerde istenen bir örüntünün çıkarılması, alanının bulunması, istenen hücreörüntüsünün sayısının belirlenmesi ve hücrelerin sınıflandırılması işlemlerini içermektedir. Buişlemlerin gerçekleştirilmesi için Bulanık c-ortalama, Kohonen ağları, Shannon entropi, Fractalanaliz gibi yöntemler kullanılmıştır. Kullanılan bu yöntemler ile önce imgeler bölütlenerek,imgeden istenmeyen kısımlar ayrıştırılmıştır. Sonra bölütlenmiş imgelere, alan bulma, hücresayılarını belirleme, sınıflandırma işlemleri için değişik yöntemler uygulanmıştır. Doktorkontrollü yapılan histopatolojik imge değerlendirme uygulamalarında alan bulma, hücre sayısınıbelirleme ve sınıflandırma işlemlerinde başarılı sonuçlar elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACTMASTER THESISDECISION SUPPORT SYSTEMS BASED ON PATTERN RECOGNITION FOREVALUATING OF HISTOPATHOLOGIC IMAGESSuat TORAMANFirat UniversityGraduate School of Natural and Applied ScienceDepartment of Computer and Electronics Education2006, Page: 58Computer technology is developed very rapidly. This development is related to the areaof medicine, industry and communication, too. Especially, medicine area profits so much fromthese kinds of developments. From many previous work, it is seen that the computer baseddecision support systems are used by the physicians because of its fast computation ability andits ability of researching enormous data comparatively.In this thesis, decision support systems that accelerate the medical decision process arerepresented to help the physicians for more accurate diagnosis. These decision support systemshave the ability of segmenting the histopathology images, computing the area of the region ofinterest and counting the number of cells in a given region. For fulfilling these operations, fuzzyc-means clustering, Kohonen self organizing maps, Shannon entropy and fractal analysismethods are used. All these methods are used for segmenting the region of interest in a givenhistopathologic image. Then various image filtering and image improving methods are appliedfor cell number counting and cell classification. Physician controlled experiments onhistopathologic images have shown that the proposed decision support systems performsuccessful results.

Benzer Tezler

  1. Radyolojik görüntüleme yöntemleri eşliğinde kullanılan iğne tiplerinin tanısal etkinlikleri: Tavşan karaciğeri üzerinde deneysel çalışma

    A Blinded comparison of different needles used in image guided percutaneous biopsies: An animal study

    MUSTAFA SEÇİL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Radyoloji ve Nükleer TıpDokuz Eylül Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZ DİCLE

  2. Radiküler kist ve granülomların dijital histogram analizi ile ayırdedilmesi

    Differention of radicular cyst and granulomas with digital histogram analysis

    ÜLKEM AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Diş HekimliğiGazi Üniversitesi

    Diş Hastalıkları ve Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN ALAÇAM

  3. Akciğerin malign lezyonlarında ince iğne aspirasyon biyopsisinin tanısal değeri ve implantasyon riski

    The diagnostic evaluation of fine needle on pimatior biopsy in malignant lesions of the lungs and the risk of implantation

    PINAR YARAN ADAMS

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Göğüs HastalıklarıSağlık Bakanlığı

    Göğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    DR. ERKMEN GÜLHAN

  4. Baş-boyun epidermoid kanserinde dokudaki katalaz, süperoksit dismutaz ve malondialdehit aktivitelerinin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    FEVZİ SOLMAZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Kulak Burun ve Boğazİnönü Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DAVUT AKTAŞ

  5. Histopatolojik olarak munro mikroabsesi bulunan ve bulunmayan psoriasisli olgularda psoriatik artrit, serum anti-streptolizin O, serum C reaktif protein ve dişlerde kırmızı floresan birlikteliğinin karşılaştırılması

    The comparison of psoriatic arthritis, serum antistreptolysine O, serum C reactive protive protein levels and red flourcence on teeth in psoriatic cases with or without munro's microabacesses, histopathologically

    ŞEYDA TEMEL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    DermatolojiTrakya Üniversitesi

    Dermatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ADNAN GÖRGÜLÜ