Cytological image analysis: Cell classification using textural feature extraction
Sitolojik görüntü analizi: Tekstür öznitelikleri çıkararak hücre sınıflandırma
- Tez No: 95852
- Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL ÖZMEHMET
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Görüntü analizi, Görüntü işleme, Hücre sınıflandırma, Sitoloji, Öznitelik çıkarma, Image analysis, Image processing, Cell classification, Cytology, Feature
- Yıl: 2000
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- İnce iğne aspirasyon biyopsisinde proliferatif meme hastalıklarını meme karsinomundan ayırmada anahtar sitolojik kriterleri
Başlık çevirisi yok
DİLEK ÖZKUTLU
- Memenin infiltratif duktal karsinomalarında nükleer morfometrik parametrelerin klasik prognostik faktörler ile karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
F. RÜŞTÜ YILDIZ
- Türkiye'deki bankacılık sistemi ve AT sistemine entegrasyonu
Turkish banking system and its integration to European Community system
İPEK TUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BOLAK
- Solanum tuberosum l. (patates) morfana çeşidinin anterlerinde sitolojik çalışmalar
Cytological studies in the anters of solanum tuberosum l. (morfana)
OSMAN ALP
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
BiyolojiMarmara ÜniversitesiBiyoloji Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL ÜNAL
- Koyun (Ovis aries) rumeninde yaşayan bazı simbiyotik siliyatların sitolojik ve morfolojik yapıları
Cytological and morphological structures of some symbiotic ciliates living in the rumen of sheep (Ovis aries)
İSMAİL YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
BiyolojiYüzüncü Yıl ÜniversitesiBiyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NACİYE GÜLKIZ ŞENLER