GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİNİ KULLANARAK FUNDUS RETİNA GÖRÜNTÜLERİNDE KAN DAMARLARININ BÖLÜTLENMESİ

dc.contributor.authorALBARGATHE, Salma M. Boubakar Khalifa
dc.date.accessioned2019-10-22T08:38:24Z
dc.date.available2019-10-22T08:38:24Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractRetinal görüntüler, insan tanısı ve oküler fundus operasyonları gibi farklı alanlarda kullanılabilir. Yaşa bağlı makula dejenerasyonu, glokom, diyabetik retinopati ve kardiyovasküler hastalıklar gibi birçok yaygın göz hastalığı retinal görüntülerin yardımıyla teşhis edilebilir. Ne yazık ki bu anormalliklerin teşhis edilmesi, düşük kontrast, düzensiz aydınlatma, bulanık görüntüler ve düşük kaliteli görüntüler nedeniyle zorlu bir görevdir. Öte yandan, retinal görüntüleri kullanan otomatik tespit sistemleri yakın gelecekte oldukça faydalı olacaktır. Bu otomatik tespit sistemleri, oftalmologların iş yükünü azaltabilir ve bu sistem sayesinde hastaların doğru tedaviyi zamanında alabilmeleri sağlanabilir. Bu tezde kan damarı segmentasyonu için H-minima dönüşümü kullanılmıştır. Bu tezin amacı, retinal görüntülerde kan damarı segmentasyonunun yüksek doğruluğunu elde etmektir. Elde edilen sonuçların diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında bu tezde iyi sonuç ve iyi performans elde edilmiştir bilgisayar görü ve görüntü işleme araçlarını kullanarak. Ayrıca simülasyon sonucu için DRIVE ve STARE veri tabanından alınan görüntüler kullanılmıştır.tr_TR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12597/672
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsü
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectFundus kamera, görüntü işleme, retina görüntüsü, bilgisayar görmetr_TR
dc.titleGÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİNİ KULLANARAK FUNDUS RETİNA GÖRÜNTÜLERİNDE KAN DAMARLARININ BÖLÜTLENMESİtr_TR
dc.typedoctoralThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Salma M. Boubakar Khalifa ALBARGATHE.pdf
Size:
6.12 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Placeholder
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections