Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4391
Tüm üstveri kaydı
Dublin Core Alanı | Değer | Dil |
---|---|---|
dc.contributor.author | Akbaş, Yeşim | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-22T13:32:12Z | - |
dc.date.available | 2022-07-22T13:32:12Z | - |
dc.date.issued | 2020-06 | - |
dc.identifier.uri | http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/4391 | - |
dc.description.abstract | Dünya Sağlık Örgütü yanık yaralarının neden olduğu yıllık ölüm sayısının 265.000 olduğunu bildirmiştir. Bu rakam yanık yaralarının teşhisine yardımcı programlar geliştirmenin ne denli önemli olduğunu gözler önüne sermektedir. Başarılı bir yanık tedavisi için, yanık yüzey alanı gibi bazı hayati parametrelerin doğru belirlenmiş olması gerekmektedir. Bu tez kapsamında, yanık yara görüntülerinden yanık ve normal cilt bölgelerinin ayrımını yaparak yanık yüzdesini hesaplamayı amaçlayan sistemin ilk adımını sağlamak üzere optimum bulanık kümeleme yaklaşımının tanımlanması için bir yöntem önerilmiştir. Karadeniz Teknik Üniversitesi Tıp Fakültesi Farabi Hastanesi Yanık Ünitesi'nden 120 dijital görüntü (2D) toplanmıştır. Veri seti, 100 tanesi eğitim, 20 tanesi test görüntüsü olmak üzere ikiye ayrılmıştır. Tezde önerilen sistem, Öklid, Mahalanobis, Manhattan, Minkowski, Chebishev, Jaccard ve Kosinüs olmak üzere 7 farklı uzaklık ölçeği ile RGB, HSV ve LAB olmak üzere 3 farklı renk uzayı arasında yanık görüntüleri üzerinde en başarılı bulanık kümeleme yaklaşımını tespit etmeyi amaçlamaktadır. Sistem, bulanık kümeleme geçerlilik indekslerini kullanarak eğitim setindeki görüntüler için en uygun küme sayısını bulmak üzere kapsamlı bir dizi deney gerçekleştirmektedir. Bunlara ek olarak görüntülerdeki gürültülerin olumsuz etkisini de ortadan kaldırabilmek için en iyi bulanıklaştırma filtresi de tespit edilmeye çalışılmaktadır. Deneysel sonuçlar önerilen sistemin yanık görüntülerini başarılı bir şekilde kümelediğini göstermektedir. | tr_TR |
dc.language.iso | tr | tr_TR |
dc.publisher | Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.subject | Görüntü kümeleme, Bulanık kümeleme, Bulanık C-Ortalama, Gustafson Kessel, Görüntü tanıma | tr_TR |
dc.subject | Image segmentation, Fuzzy clustering, Fuzzy C-Means, Gustafson Kessel, Image recognition | tr_TR |
dc.title | Yanık yara görüntülerinin kümelenmesinde bulanık kümeleme yaklaşımlarının başarımlarının değerlendirilmesi | tr_TR |
dc.title.alternative | Evaluation of the performances of fuzzy cluster approaches in clustering burn wound images | tr_TR |
dc.type | Thesis | tr_TR |
Koleksiyonlarda Görünür: | İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri |
Bu öğenin dosyaları:
Dosya | Açıklama | Boyut | Biçim | |
---|---|---|---|---|
635000.pdf | 4.77 MB | Adobe PDF | Göster/Aç |
DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.