Sezgisel algoritmalar ile biyomedikal görüntü analizi
Biomedical image analysis by using heuristic algorithms
- Tez No: 493602
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tıbbi hastalıklara teşhis konulması ve bu hastalıkların tedavi edilmesi süresince bilgisayarlı görüntüleme ve analiz teknikleri yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bilgisayar tabanlı analiz yöntemleri ile özellikle retinal hastalıklar başarılı bir şekilde tespit edilerek tedavi edilebilmektedir. Retinal hastalıkların bir sonucu olarak kılcal damarlarda meydana gelen daralma, genişleme ve kanamalar hastalık hakkında bilgiler vermektedir. Bu nedenle, retinal görüntülerde yapısal değişimlerin yüksek doğrulukta tespit edilebilmesi hastalığın teşhis ve tedavisi açısından son derece önemlidir. Bu tez çalışmasında ilk olarak damar bölütleme uygulaması ile kılcal damarların tespiti ve analizi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra diyabet hastalığından kaynaklı ortaya çıkan yeni kanamalı bölgelerin tespit edilerek belirginleştirilmesi ve piksel tabanlı alan hesaplamalarının yapılmasına yönelik yaklaşımlar geliştirilmiştir. Retinal görüntü analizleri K-means, yapay arı koloni (artificial bee colony, ABC) ve parçacık sürüsü optimizasyon (particle swarm optimisation, PSO) algoritmaları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Benzetim sonuçları incelendiğinde, klasik yaklaşımlardan olan K-means algoritması ile kümeleme tabanlı sezgisel ABC ve PSO algoritmalarının retinal görüntü analizinde başarılı bir şekilde kullanılabileceği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Computer based imaging and analysis techniques are frequently used for the diagnosis and treatment of medical diseases. Especially retinal diseases can successfully be detected and treated by using computer based analysis methods. Arteriolar stenosis, arteriolar dilatation and vascular bleeding due to retinal diseases give important information about the disease. Therefore, to detect structural changes in retinal images with high accuracy is extremely important for diagnosis and treatment of the disease. In this thesis, firstly, the detection and analysis of retinal blood vessels is realized with vessel segmentation. Then, approaches have been improved for the aims of identification, clarification and pixel based area calculation of the new hemorrhagic regions arising from diabetes mellitus. Retinal image analyses are realized by using K-means, artificial bee colony (ABC) and particle swarm optimization (PSO) algorithms. From the simulation results it is observed that both the K-means algorithm which is one of the classical approaches and the clustering based heuristic ABC and PSO algorithms can successfully be used in retinal image analysis.
Benzer Tezler
- Meta - sezgisel algoritmalara dayalı retinal damar bölütleme
Retinal vessel segmentation based on meta-heuristic algorithms
KADER TAŞKIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
- Geniş ölçekli veriler üzerinde sınıflandırma ve bölütleme amaçlı evrişimsel sinir ağı ve istatistiksel modellerin geliştirilmesi
Development of convolutional neural network and statistical models for classification and segmentation on large-scale data
NURULLAH ÇALIK
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
- Optimization based heuristics for the graph partitioning problem
Çizge bölümleme problemi için eniyileme tabanlı sezgisel yöntemler
ALI HASSANZADEH KALSHANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE ALPER YILDIRIM
- Meta sezgisel algoritmalar ile biyolojik sinyallerin işlenmesi
Biological signal processing using metaheuristic algorithms
GÜRSEL KIZILASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİYAZİ KILIÇ
- Meta-sezgisel algoritmalar ile konvolüsyonel sinir ağı mimarisinin hiper parametrelerinin optimizasyonu
Optimization of hyper parameters of convolutional neural network architecture with meta-heuristic algorithms
MUSTAFA YURDAKUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR