ENDOSKOPİK GÖRÜNTÜLERİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE GÖRÜNTÜ İŞLEME TEMELLİ AKILLI BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ
Abdülkadir ŞENGÜR1, İbrahim TÜRKOĞLU1, M. Cevdet İNCE21Fırat Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi, Elektrik Eğitimi Bölümü, 23119, Elazığ2Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü, 23119, Elazığ
Bu çalışmada, kolonoskopik video görüntülerindeki poliplerin yerlerini belirleyen, hekime yardımcı akıllı bir karar destek sistemi sunulmuştur. Sistem, dalgacık dönüşümü eş oluşum matrislerinden çıkarılan öznitelikler ile yapay sinir ağları sınıflandırıcısından oluşmaktadır. Önerilen sistem polip ve normal dokuların bulunduğu bir dizi kolonoskopik video görüntüsüne uygulanmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar özgüllük ve duyarlılık analizi ile değerlendirilmiştir. Kullanılan değerlendirme kriterince gerçekleştirilen bütün uygulamaların sonucunda ortalama % 90.2 duyarlılık ve % 88.7 özgüllük değerleri elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Kolonoskopik görüntüler, Polipli doku, Dalgacık dönüşümü, Eş-oluşum matrisleri, Yapay sinir ağları.AN INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM BASED ON IMAGE PROCESSING FOR EVALUATING OF THE ENDOSCOPIC IMAGES
Abdülkadir ŞENGÜR1, İbrahim TÜRKOĞLU1, M. Cevdet İNCE21Fırat Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi, Elektrik Eğitimi Bölümü, 23119, Elazığ2Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü, 23119, Elazığ
In this study, a decision support system which helps the physician to determine the location of a polyp on the colonoscopic video images is presented. The system is composed of neural network classifier and features extracted from wavelet transform co-occurrence matrices. The proposed methodology is applied to a sequence of colonoscopic video frames which have normal and abnormal formations. The application results are evaluated with respect to the sensitivity and specificity analysis. As a result of the evaluation criterion, 90.2 % sensitivity and 88.7 % specificity values are obtained by using statistical features of the wavelet transform co occurrence matrices and neural networks.
Keywords: Colonoscopic images, Polyp, Wavelet transform, Co-occurrence matrix, Artificial neural networks.| ARAÇLAR |
 Tam Metin PDF Yazdır Alıntıyı İndir RIS EndNote BibTex Medlars Procite Reference Manager E-Postala Paylaş Benzer makaleler Google Scholar |