Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Hakan Duran
Danışman: Mehmet Bahadır Çetinkaya
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.