Computer aided detection of spina bifida using features derived from curvature scale space and Zernike moments
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: UMUT KONUR
Danışman: SADIK FİKRET GÜRGEN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu tezdeki yaklaşım ve yöntemler başka problemlere genelleştirilebilir olmakla birlikte, özelde iyi belirlenmiş bir bilgisayar destekli tanı problemi üzerinde uygulanmıştır. Amacımız, fetal kafatası imgeleri uzmanlarca incelendiğinde görülebilen spina bifida (açık omurga) sinir tüpü hasarının saptanmasıdır. Otomatik hastalık tespiti yapan uygulamaların amacı özgün çerçevelerde belirlenebilir. Bu tip sistemler, yanlış teşhisleri önlemek amaçlı alternatif gözlemciler olarak kullanlabilir. Spina bifidanın varlığı fetal kafatası biçiminin taşıdığı işaretlerden anlaşılmakta ve bu yüzden, okuyacağınız tezde, ultrason (US) ile edinilen fetal kafatası imgelerinden çıkarılan biçim öznitelikleri kullanılmaktadır. Literatürdeki biçim gösterimi ve öznitelik edinim teknikleri çeşitlilik gösterirken, bunlardan ikisi gerçeklenmiştir. Eğrilik ölçek uzayı ve momentlere (Zernike momentleri) dayalı gösterimler, özniteliklerin ötelenme, dönme ve ölçeklenme dönüşümleri altında değişimsiz olması veya yapılandırılabilmeleri itibariyle, gürbüz gösterimler olarak değerlendirilmektedir. Biçimlerle sınıflandırma, genellikle, bölütleme sorunu ile beraber ortaya çıkmaktadır. US imgelerinin tam-otomatik olarak bölütlenmesi uygulamada zor olduğundan, tezimizde, az sayıda nokta işaretlenerek yarı-otomatik bölütleme hedeflenmiştir. Kullanılan yöntemler basit sezgisellere ve aktif görünüm modellerine dayanmaktadır. Deneylerde en yakın komşu ve destek vektör makineleri sınıflandırıcıları kullanılmakta ve tıbbi verilerin doğasındaki azlık sorunu yüzünden veri kümeleri alt-örnekleme ve üst-örneklemeyle işlenmektedir. Temelde doğru bölütlemelerle bildirilen sonuçlar, belirli amaçları gözeten en iyi işletim noktalarının belirlenebileceğini göstermektedir.