Yazar "Hekim, Mahmut" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    MAMOGRAFİ NORMALİZASYONUNUN SINIFLANDIRMA PERFORMANSI ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ
    (Düzce Üniversitesi, 2018) Aydın Yurdusev, Ayşe; Oral, Canan; Hekim, Mahmut
    Bilgisayardestekli teşhis için dijital mamogramların belirli ön-işlemlerden geçirilmesigerekmektedir. Önişleme mamografi imgelerinde gürültü temizleme ve yapayolguları kaldırma amacıyla yapılmaktadır. Önişlemden geçen mamogram imgeleriçeşitli tekniklerle ve çeşitli sınıflandırıcılarla anomali bulguları içinişlenmektedir. Bu çalışmanın amacı uygulanan çeşitli önişleme adımlarının, dokusalözellikler kullanılarak sınıflandırma sonuçlarına etkisini incelemektir.  Çalışmadagerçekleştirilen önişleme algoritmasında MIAS (The Mammographic Image AnalysisSociety) veri tabanına ait mamogramlar ortanca süzgeç ile küçük gürültülerden,eşikleme yöntemleri ve morfolojik işlemler ile yapay gürültülerden ve pektoralkastan temizlenmiştir. Temizlenen imgeler 512×256 piksel boyutlarınagetirilmiş, son olarak ise kontrast sınırlı adaptif histogram eşitleme (CLAHE)yöntemi ile normalizasyon sağlanmıştır.   Sunulançalışmada mamogram görüntüleri 4 farklı gruba ayrılmıştır:Grup 1: özgünMIAS veri tabanından alınan, önişleme tabi tutulmamış mamogram görüntüleriGrup 2: gürültülerden ve pektoral kastan temizlenmişmamogram görüntüleriGrup 3: temizlenmiş ve boyutu 256x512’ye sabitlenmiş mamogram görüntüleriGrup 4: temizlenmiş, boyutlandırılmış ve kontrast eşitlenmiş mamogram görüntüleri Herbir grup mamogram görüntülerinden yaygın olarak kullanılan birinci dereceden özelliklerhesaplanarak DVM (Destek Vektör Makineleri) sınıflandırıcıya uygulanmıştır.Sınıflandırma sonuçlarına göre önişleme adımlarından gürültülerin ve pektoralkasın temizlenmesi en iyi sonucu vermiştir.