Geri Dön

İstatistiksel kenar algılama tabanlı optik disk tespiti ve şekil öznitelikleri ile diyabetik retinopati hastalığının sınıflandırılması

Statistical edge detection based optic disc determination and classification of diabetic retinopathy disease with shape features

  1. Tez No: 612267
  2. Yazar: YUNUS KÖKVER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİL MURAT ÜNVER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Diabetik retinopati, Görüntü sınıflandırma, Sayısal görüntü işleme, Diabetic retinopathy, Image classification, Digital image processing
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Diyabetik Retinopati (DR), körlüğe sebebiyet veren retinal bir hastalıktır. DR'nin erken evresinde meydana gelen mikroanevrizma lezyonlarının doğru ve erken tespiti, hastalığın derecelendirilmesinde çok önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada mikroanevrizma lezyonlarının tespiti dört aşamada ele alınmıştır. Birinci aşamada Optik diskin (OD) tespiti için literatürde daha önce denenmemiş olan Uyarlanmış Robust Rank- Order Test tabanlı istatistiksel kenar belirleme algoritması başarılı bir şekilde uygulanmıştır. İkinci aşamada retinal kan damarlarının tespiti yapılmış, üçüncü aşamada fovea ve makula bölgesi tespit edilmiş ve son aşamada ise resimlere ait şekil öznitelikleri kullanılarak mikroanevrizma lezyonları sınıflandırılmış ve literatürdeki benzer çalışmalarla kıyaslandığında çalışmanın başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Diabetic Retinopathy (DR) is a retinal disease that causes blindness. Accurate and early detection of microaneurysm lesions in the early stage of DR has an important role in the grading of the disease. In this study, the detection of microaneurysm lesions were discussed in four stages. In the first step, the Adaptive Robust Rank- Order Test based statistical edge detection algorithm, which has not been tried in the literature before, has been successfully applied for the detection of optic disc (OD). Retinal blood vessels were detected in the second stage, fovea and macular region were detected in the third stage and microaneurysm lesions were classified by using the shape features of the images in the last stage, the results were found to be successful when compared with similar studies in the literature.

Benzer Tezler

  1. A comparative analysis of different approaches to target differentiation and localization using infrared sensors

    Kızılberisi algılayıcılarla hedef ayırdetme ve konum kestirim yöntemlerinin karşılaştırmalı incelemesi

    TAYFUN AYTAÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. BİLLUR BARSHAN

  2. Makine öğrenimi tabanlı sınıflandırma yöntemleri kullanılarak çay bahçelerinin belirlenmesi

    Identifying tea gardens using machine learning based classification methods

    BURCU SÜSLÜ ALGÜR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ziraatİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  3. Moving object detection in industrial line application

    Endüstriyel hatlarda hareketli nesne algılama uygulamalası

    MUHAMAD AZHAR ABDILATEF

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. REZA HASSANPOUR

    YRD. DOÇ. DR. RAFİD AMORI

  4. İstatistiksel ve dokusal özellikeri kullanan hibrit görüntü birleştirme sahteciliği tespit yöntemi

    A hybrid image splicing detection method based on statistical and textural features

    ESRA ODABAŞ YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜZİN ULUTAŞ

  5. Fındık ekili alanların uzaktan algılama ve makine öğrenme algoritmaları ile belirlenmesi; Piraziz, Giresun örneği

    Determination of hazelnut cultivated areas using remote sensing and machine learning algorithms; the case of Piraziz, Giresun

    SEDA TERZİ TÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ BEKTAŞ BALÇIK