Tez detayları

Kan hücrelerinin görüntü işleme teknikleriyle tespiti, sayılması ve sınıflandırılması = Detection, counting and segmentation of blood cells using image proccessing techniques

Ana Başlıklar:

Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar | Hastalıklar

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Yüksek Lisans

Yayın Tarihi:

12/2017

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000097520

Anahtar sözcükler:

Hematoloji

Özet

Features like structures and numbers of blood cells are important for the diagnosis and the treatment process at clinical studies in medical science, therefore quantitative analysis of cell images is often used in these areas. In the classical method, blood cells are counted under the microscope with manpower, so this method has deficiencies such as low reliability, low productivity and high level of subjectivity. In this thesis study, a software that can detect, count and classify blood cells (red blood cells and white blood cells) by using various image processing techniques on digitally obtained blood sample images in a microscopic environment was developed. In developed software, image processing methods based on various pre-processing, adaptive thresholding, Watershed Transform and Hough Transform are used. Furthermore, blood cells are counted by separating the sub-images by the Connected Component Labeling method instead of being counted on the entire image and it is detected that this method gives better results than the counting performed on the entire image. The experiments carried out show that the developed software detects blood cells with %87-96 accuracy respectively.

Tıp biliminde klinik çalışmalarda kan hücrelerinin yapıları, sayıları gibi özellikler tanı ve tedavi sürecinde önemli olduğundan bu alanlarda hücre görüntülerinin nicel analizleri oldukça sık kullanılmaktadır. Klasik yöntemde teşhis için kan hücreleri sayımı mikroskop altında insan gücüyle yapılmaktadır, dolayısıyla bu yöntemin düşük güvenilirlik, düşük verimlilik ve yüksek düzeyde öznellik gibi eksiklikleri bulunmaktadır. Bu tez çalışmasında mikroskobik ortamda dijital olarak elde edilen kan örneği görüntüleri üzerinde çeşitli görüntü işleme teknikleri kullanılarak kan hücrelerini (alyuvar ve akyuvar) tespit eden, sayan ve sınıflandırabilen bir yazılım geliştirilmiştir. Geliştirilen yazılımda çeşitli ön işleme, adaptif eşikleme, Watershed Dönüşümü ve Hough Dönüşümüne dayalı görüntü işleme teknikleri kullanılmıştır. Ayrıca kan hücreleri, görüntünün tamamı üzerinde sayılmak yerine Bağlantılı Bileşen Etiketleme yöntemi ile alt görüntülere ayrılarak sayılmış ve bu yöntemin görüntünün tamamı üzerinde yapılan sayma işlemine göre daha iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Yapılan denemeler geliştirilen yazılımın kan hücrelerini %87-96 doğrulukla tespit ettiğini göstermiştir.

Tez detayları

Kan hücrelerinin görüntü işleme teknikleriyle tespiti, sayılması ve sınıflandırılması = Detection, counting and segmentation of blood cells using image proccessing techniques

Yazarlar:

Karakuzulu, Adem

Yayıncı:

Mersin Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar | Hastalıklar

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Yüksek Lisans

Yayın Tarihi:

12/2017

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000097520

Anahtar sözcükler:

Hematoloji

Özet

Tez detayları

Kan hücrelerinin görüntü işleme teknikleriyle tespiti, sayılması ve sınıflandırılması = Detection, counting and segmentation of blood cells using image proccessing techniques

Yazarlar: Karakuzulu, Adem

Yayıncı: Mersin Üniversitesi

Ana Başlıklar: Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar | Hastalıklar

Belge Tipi: Tezler

Program Tipi: Yüksek Lisans

Yayın Tarihi: 12/2017

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000097520

Anahtar sözcükler:

Hematoloji

Özet

Yazarlar:

Karakuzulu, Adem

Yayıncı:

Mersin Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar | Hastalıklar

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Yüksek Lisans

Yayın Tarihi:

12/2017

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000097520