Yanık Görüntülerinin Bulanık Kümelenmesinde Uzaklık Ölçülerinin Başarımlarının Değerlendirilmesi

Dünya Sağlık Örgütü yanık nedeni ile gerçekleşen ölümlerin sayısını yaklaşık 265.000 olarak belirlemiştir. Bu sayı, yanık tedavisinin ne denli önemli olduğunu gözler önüne sermektedir. Yanık / normal cilt bölgesi, yanık tedavisinin planlanmasında saptanması gereken en önemli parametrelerden biridir. Bu çalışmada, Karadeniz Teknik Üniversitesi Tıp Fakültesi Farabi Hastanesi yanık ünitesinin yanık yarası veri setinden 10 görüntü seçilmiş ve bu görüntülere yanık / normal cildi belirlemek için bulanık kümeleme yöntemi kullanılmıştır. Görüntü kümeleme yöntemlerinde en sık kullanılan uzaklık ölçüsü Öklid uzaklığı olmasına rağmen, bu çalışmada farklı uzaklık ölçülerinin yanık görüntülerinin kümelenmesi üzerindeki etkilerini incelenmiştir. Farklı küme sayıları için C = [2, 20] Bulanık C ortalama yaklaşımında kullanılacak Öklid, Manhattan, Jaccard, Kosinüs, Chebyshev, Minkowski uzaklık ölçülerinin kümeleme başarımları incelenmiştir. Uzaklık ölçülerinin performansları PBMF, Bölme Katsayısı, Bağlılık ve Ayrılık geçerlilik indeksleri ile değerlendirilmesi sonucunda en iyi kümelemeye, Kosinüs uzaklık ölçüsü ve 8 küme sayısı ile ulaşılmıştır.

Performance Evaluation of Distance Metrics on Fuzzy Clustering of Burn Images

The World Health Organization determined the annual number of deaths caused by burn is approximately 265,000. This number clearly reveals the importance of burn wound diagnosis. Determining the burn/normal skin region is the one of the most important parameters which are needed to be determined in the planning of burn wound treatment. In this study, fuzzy clustering method have been used to determine the burn / normal skin. We selected 40 images, from the burn wound image dataset of the burn unit of the Karadeniz Technical University Faculty of Medicine Farabi Hospital. Although Euclidean distance is the most commonly used distance metric in image clustering methods, we examined the effects of different distance metrics on the clustering of burn wounds, in this study. We have evaluated the clustering performance of Euclidean, Mahattan, Jaccard, Cosine, Chebyshev, Minkowski distance metrics.We measured the performance of the distance metrics in terms of PBMF, Partition Coefficient, Cohesion and Separation validity indexes. As a result, we found that the Cosine distance metric gives the best result with 3 clusters.

___

  • [1] “WHO | Burns,” World Health Organization, 2017. http://www.who.int/violence_injury_prevention/other_injury/burns/en/. (Erişim Tarihi: 12-Nov-2018).
  • [2] G. E. Meyer, J. C. Neto, D. D. Jones, and T. W. Hindman, 2004. Intensified fuzzy clusters for classifying plant, soil, and residue regions of interest from color images, Comput. Electron. Agric., vol. 42, no. 3, pp 161–180. DOI: 10.1016/j.compag.2003.08.002.
  • [3] J. C. Neto, G. E. Meyer, and D. D. Jones, 2006. Individual leaf extractions from young canopy images using Gustafson-Kessel clustering and a genetic algorithm, Comput. Electron. Agric., vol. 51, no. 1–2, pp. 66–85. DOI: 10.1016/j.compag.2005.11.002.
  • [4] S. Chen and D. Zhang, 2004. Robust image segmentation using FCM with spatial constraints based on new kernel-induced distance measure, IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. Part B Cybern., vol. 34, no. 4, pp. 1907–1916.DOI: 10.1109/TSMCB.2004.831165
  • [5] K. S. Chuang, H. L. Tzeng, S. Chen, J. Wu, and T. J. Chen, 2006. Fuzzy c-means clustering with spatial information for image segmentation, Comput. Med. Imaging Graph., vol. 30, no. 1, pp. 9–15. DOI: 10.1016/j.compmedimag.2005.10.001
  • [6] H. Huang, F. Meng, S. Zhou, F. Jiang, and G. Manogaran, 2019. Brain Image Segmentation Based on FCM Clustering Algorithm and Rough Set, IEEE Access, vol. 7, pp. 12386–12396. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2893063
  • [7] A. H. M. J. I. Barbhuiya and K. Hemachandran, 2018. Hybrid Image Segmentation Model using KM, FCM, Wavelet KM and Wavelet FCM Techniques, Int. J. Comput. Sci. Eng., vol. 6, no. 9, pp. 315–323. DOI: 10.26438/ijcse/v6i9.315323
  • [8] R. Mandal, M. Gupta, and C. Kar, 2016. Automated ROI detection for histological image using fuzzy c-means and K-means algorithm, Int. Conf. Electr. Electron. Optim. Tech. ICEEOT 2016, pp. 1173–1178. DOI: 10.1109/ICEEOT.2016.7754869
  • [9] V. V K and S. Mathew, 2016. An Accurate Method of Breast Cancer Detection from Ultra Sound images Using Probabilistic Fuzzy Clustering Algorithm, IEEE Int. Conf. Commun. Syst. Networks, no. July, pp. 231–23.
  • [10] A. S. Shankar, A. Asokan, and D. Sivakumar, 2016. Brain Tumor Classification Using Gustafson-Kessel (G-K) Fuzzy Clustering Algorithm, Int. J. Latest Eng. Res. Appl., vol. 01, no. 05, pp. 68–72.
  • [11] S. R. Kannan, S. Ramathilagam, R. Devi, and E. Hines, 2012. Strong fuzzy c-means in medical image data analysis, J. Syst. Softw., vol. 85, no. 11, pp. 2425–2438. DOI: 10.1016/j.jss.2011.12.020
  • [12] M. N. Ahmed, S. M. Yamany, N. Mohamed, A. A. Farag, and T. Moriarty, 2002. A modified fuzzy C-means algorithm for bias field estimation and segmentation of MRI data, IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 21, no. 3, pp. 193–199. DOI: 10.1109/42.996338
  • [13] D. Q. Zhang and S. C. Chen, 2004. A novel kernelized fuzzy C-means algorithm with application in medical image segmentation, Artif. Intell. Med., vol. 32, no. 1, pp. 37–50. DOI: 10.1016/j.artmed.2004.01.012
  • [14] J. C. Dunn, 1974. A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters, J. Cybern., vol. 3, no. 3, pp. 32–57. DOI: 10.1080/01969727308546046
  • [15] J. C. Bezdek, 1980. A Convergence Theorem for the Fuzzy ISODATA Clustering Algorithms, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. PAMI-2, no. 1, pp. 1–8.DOI: 10.1109/TPAMI.1980.4766964
  • [16] F. Hoppner, F. Klawonn, R. Kruse, and T. Runkler, 2000. Fuzzy Cluster Analysis: Methods for Classification, Data Analysis and Image Recognition, J. Oper. Res. Soc., vol. 51, no. 6, p. 769. DOI: 10.2307/254022
  • [17] V. S. Moertini, “Introduction To Five Data Clustering Algorithms,” Integral, vol. 7, no. 2, pp. 87–96, 2002.
  • [18] M. K. Pakhira, S. Bandyopadhyay, and U. Maulik, 2004. Validity index for crisp and fuzzy clusters, Pattern Recognit., vol. 37, no. 3, pp. 487–501. DOI: 10.1016/j.patcog.2003.06.005
  • [19] W. Wang and Y. Zhang, 2007. On fuzzy cluster validity indices, Fuzzy Sets Syst., vol. 158, no. 19, pp. 2095–2117. DOI: 10.1016/j.fss.2007.03.004
Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi-Cover
  • ISSN: 1302-9304
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 1999
  • Yayıncı: Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Evaluation of Half-Bridge Resonant Inverter Topologies

Yıldıray BAŞKURT, Haldun KARACA

Özel Maksatlı Bir Ağır Hizmet Aracı için Kabin Darbe Test Düzeneğinin Tasarımı ve Uygulanması

Gökçem ÇAPAR, Nusret Sefa KURALAY, Mustafa Umut KARAOĞLAN

Kırmızı Kapya Biberlerinin (Capsicum Annuum l.) Kurutma ve Rehidrasyon Kinetiklerinin Belirlenmesi, Kurutma İşleminin Termodinamik Analizi

Faruk KILIÇ, Tuğba Tabanlıgil CALAM

An Inverse Problem for the Forced Transverse Vibration of a Rectangular Membrane with Time Dependent Potential

Ibrahim TEKİN

Kaplanmış Seramik MembranlaRekabetli Ağır Metal Adsorpsiyonuve Rejenerasyon Yöntemlerinin İncelenmesi

Niyazi Erdem DELİKANLI, Muhammed Talha AYDIN, Nevzat Özgü YİĞİT, Bilgehan İlker HARMAN, TUĞBA SARDOHAN KÖSEOĞLU, MEHMET KİTİŞ, Hasan KÖSEOĞLU

Seyfe Gölü (Mucur-Kırşehir) Sulak Alan Havzasındaki Su Kaynaklarının Hidrojeolojikve Hidrokimyasal Değerlendirmesi

Cansu YURTERİ

The Change of Mechanical Properties of Acorn Powder Reinforced Polystrene and Polyoxymethylene due to Gamma Radiation

Yılmaz KISMET, Akar DOĞAN

Posidonia oceanica (L.) Ölü Yaprakları ile Metil Morunun Sulu Çözeltiden Dinamik Adsorpsiyonunun Modellenmesi

Sevilay ŞAHİN, Levent ÇAVAŞ

Tek Duvarlı Karbon Nanotüp Takviyesinin Levha Kalıplama Bileşiğinin Mekanik ve İletkenlik Özelliklerine Etkisinin İncelenmesi

Aykut ILGAZ, Deniz PERİN

1999 Marmara Depreminde Sıvılaşmaya Bağlı Hasar Oluşan Bir Bloklu Rıhtım Duvarın Geriye Dönük Analizi

Çiğda YARAN, Gürkan ÖZDEN