Görüntü işleme yöntemleri kullanılarak gözdeki damarların tespit edilmesi
Identifying vessels in the eye using image processing methods
- Tez No: 424204
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERKAN TANYILDIZI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışması çeşitli hastalıklardan dolayı gözdeki retinada bulunan kan damarlarındaki değişimi kolaylıkla izleyip hastalıkların erken teşhisi ve tedavisi için görüntü işleme yöntemleri kullanılarak damarların çıkarılması ile ilgilidir. Tezin amacı hastalıkların erken teşhisi ve tedavisi için retinadaki kan damarlarının eksiksiz bir şekilde çıkarılmasıdır. Tez için gerçekleştirlen uygulamada retina görüntülerindeki kan damarlarının tespiti için şekil hatlarının belirlenmesi yöntemi kullanılmıştır. Şekil hatlarının belirlenmesi yönteminde ilk olarak aynı renk ve şiddete sahip piksel değerleri yani kontürler vektörel bir matris içerisinde toplanmaktadır. Daha sonra bu vektrörel matris içerisinde bulunan kontürlerin alanları hesaplanarak damar olmayacak kadar küçük alanlar elenmektedir. Damar olmayan alanlar elendikten sonra geriye kalan kontürler çizilerek damarlar tespit edilmektedir. Damar çıkarma için birçok yöntem kullanılmaktadır. Damar çıkarma yöntemleri kullanılarak yazılan birçok program genellikle MATLAB kodları ile yazılmıştır. Uygulamalarda hız önemli olduğu için uygulama geliştirilirken makine diline en yakın üst düzey programlama dilleri tercih edilmiştir [1]. Çalışmada açık kaynak kodlu görüntü işleme kütüphanesi olan OpenCV görüntü işleme kütüphanesi damar çıkarma yöntemlerine uygulanarak program yazılmıştır. OpenCV görüntü işleme kütüphanesinde hazır bulunan filtreler fundus kamera ile çekilmiş göz resimlerine uygulanarak sonuçlar incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis is concerned with the extraction of the vessels using image processing methods for early diagnosis and treatment of diseases and to be able to easily monitor changes in the blood vessels in the eye in the retina due to various diseases. The aim of the thesis is a complete extraction of the blood vessels for the early diagnosis and treatment of diseases of the retina. The method of identifying shape line has been used in the application carried out for the thesis in which blood vessels in retinal images are determined. Firstly, in the method of determining the shape line, pixel intensity values that have the same color and contours are collected in a vector matrix. Then, the area of the contours located within this vector matrix are calculated, and those areas too small to be vessels are eliminated. Vessels are identified by drawing the remaining contours after areas that are not suitable for being vessel are eliminated. Various methods are used to extract vessels. Many programs used for vessel extraction methods are usually written in Matlab code. Speed is important in applications. For that reason, the upper level programming languages are preferred while developing an application [1]. In this study, an open source image processing library OpenCV has been written by applying the method of vessel extraction. The filters in OpenCV image processing library that are ready to be used have been applied to eye images taken with fundus camera. After that, the results have been analyzed.
Benzer Tezler
- Compressed sensing based 3D image reconstruction in digital breast tomosynthesis and micro-bioimaging
Sayısal meme tomosentezinde ve mikro biyogörüntülemede sıkıştırılmış algılama tabanlı 3B görüntü geri çatma
ADEM POLAT
Doktora
İngilizce
2018
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Glokom teşhisi için optik koherans tomografi görüntülerinden retina sinir lifi katmanı tespiti
Retinal nerve fiber layer detection at optical coherence tomography image for the diagnosis of glaucoma
MEHMET ERHAN ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
- Visual attention and visual distortion sensitivity based regional rate allocation in JPEG2000
JPEG2000'de görsel dikkat ve görsel bozunum duyarlılığı tabanlı bölgesel bit hızı dağıtımı
MESUT PAK
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Modeling of the marine diesel engines with comparative machine learning methodologies
Gemi dizel motorların karşılaştırmalı makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi
MEHMET İLTER ÖZMEN
Doktora
İngilizce
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL