Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tez Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye
Tez Danışmanı: Cemal Köse
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Desteklendiği Program: Bu tezi destekleyen bir program bulunmamaktadır
Özet:
Retinal kan damarı bölütleme işlemi, hipertansiyon, diyabet ve kalp-damar hastalıkları gibi çeşitli patolojilerin tanı ve tedavisinde önemli rol oynamaktadır. Bu çalışmada, retinal fundus görüntülerde kan damarlarının otomatik olarak tespit edilmesi ve elde edilen kan damarlarının temsil edilmesi için kullanılacak karakteristik matris çıkarılması işlemleri gerçekleştirilmektedir. Kan damarı bölütleme işlemi sıralı 4 işlemden oluşmaktadır: 1) Görüntü ön işleme, 2) Kan damarı iyileştirme, 3) Piksel tabanlı sınıflandırma ve 4) Son İşlemler. İlk olarak ön işlem adımında retina bölgesinin seçilmesi, retinal bölge büyütme, gri seviye dönüşüm ve damar ışık refleksi eleme işlemleri gerçekleştirilmektedir. Kan damarı iyileştirme yöntemleri olarak iki boyutlu Gauss ve Gabor süzgeçleri ile Frangi süzgeci ayrı ayrı uygulanmaktadır. Daha sonra kan damarı ayrıntılarını daha da ortaya çıkarmak amacıyla gri seviye morfolojik top-hat dönüşümü kullanılmaktadır. Piksel tabanlı sınıflandırma adımında eşikleme yöntemleri kullanan kural tabanlı, kümeleme yöntemleri kullanan denetimsiz ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanan denetimli sınıflandırma yaklaşımları gerçekleştirilmektedir. Denetimli sınıflandırma aşamasında öznitelik olarak damar iyileştirme süzgeç çıktılarının yanında istatistiksel ve renk tabanlı öznitelikler de ayrıca kullanılmaktadır. Daha sonra elde edilen siyah-beyaz kan damarı görüntüsünde son işlemler adımı uygulanmakta ve kan damarı bölütleme yöntemlerinin performans değerlendirmesi işlemleri gerçekleştirilmektedir. Tezin son aşamasında ikili kan damarı görüntüsünde iskelet çıkarma, öz nitelik noktalarının bulunması ve karakteristik öznitelik vektörünün çıkarılması işlemleri gerçekleştirilmektedir.