Doktora Tez Savunması 6

2008 yılından itibaren bölümümüzde devam eden doktora programından daha önce 5 doktora öğrencisi mezun olmuştur. Bu kapsamda doktora öğrencilerimizden Öğr. Gör. Burçin KURT, MAMOGRAFİ GÖRÜNTÜLERİNİN YORUMLANMASIYLA BİLGİSAYARLI TEŞHİS SİSTEMİNİN TASARIMI konulu tez çalışmasını tamamlamış ve Aralık 2014′te başarılı bir şekilde sunmuştur. Bu çalışmasıyla Dr. Burçin KURT hocamız bölümümüzün 6. doktora mezunu olmuştur. Kendisini ve tez danışmanı sayın Prof. Dr. Vasif V. NABİYEV’i tebrik eder, meslek hayatlarında başarılarının devamlarını dileriz.

2014_1203_1246_54
Doktora tezinin özetini aşağıda bulabilirsiniz.

MAMOGRAFİ GÖRÜNTÜLERİNİN YORUMLANMASIYLA BİLGİSAYARLI TEŞHİS SİSTEMİNİN TASARIMI

Bu çalışmada, mamografi görüntülerindeki meme kanserine neden olan kitle ve mikrokalsifikasyon olmak üzere en önemli iki anormalliğin tespiti ve bu anormalliklerin iyi huylu/kötü huylu değerlendirilmesi için yeni yaklaşımlar ortaya konularak bütün bir tespit ve teşhis sisteminin tasarımı gerçekleştirilmiştir. Bunun için, mamografi görüntüsünden meme bölgesinin bölütlenmesi, görüntünün iyileştirilmesi, şüpheli kitle ve mikrokalsifikasyon bölgelerinin belirlenmesi, kitle ve mikrokalsifikasyon bölgelerinin tespiti ve tespit edilen bu bölgelerin iyi huylu/kötü değerlendirilmesi yapılmıştır. Burada, kitle görüntülerinin iyileştirilmesi için farklı yöntemlerin hibrid kullanımı ile özgün bir iyileştirme algoritması ve şüpheli kitle bölgelerinin belirlenmesinde kullanılan Havrda&Charvat entropisine dayalı bölütlemede dinamik parametre kullanımı için formül geliştirilmiştir. Bununla birlikte, kitle tespiti için yeni bir yaklaşım olarak yapay sinir ağı ve olasılıklı sinir ağı yöntemleri kullanılmıştır. Benzer şekilde, mikrokalsifikasyonların tespiti için de yapay ve kademeli korelasyon sinir ağı yöntemleri kullanılmıştır. Tespit edilen kitle ve mikrokalsifikasyon bölgelerinin iyi huylu/kötü huylu değerlendirilmesi için sırasıyla K-ortalama ile tekli karar ağacı ve destek vektör makinası ile lineer diskriminant analiz yöntemlerinin hibrid kullanımları yeni yaklaşımlar olarak uygulanmıştır. Yapılan çalışmada kullanılan MIAS veritabanı üzerinde elde edilen sonuçların literatürdeki benzer çalışmalarla kıyaslanması gerçekleştirilerek üstünlükleri ortaya koyulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Mamografi, Şüpheli kitle ve mikrokalsifikasyon bölgelerinin belirlenmesi, Kitle tespiti, Mikrokalsifikasyon tespiti, MIAS, Meme kanseri.
 

Reklamlar