Retinal Görüntülerden Optik Diskin Aktif Kontur Yöntemi ile Bölütlenmesi

Optik disk, genellikle gözün ortasına konumlanmış sarımsı renkte, parlak ve yuvarlak disk görünümündedir. Optic Disk’in retinal görüntülerinden elde edilmesi Diyabetik Retinopati, Yaşa Bağlı Makula Dejenerasyonu (YBMD) , Glukoma gibi hastalıkların teşhisi için önemlidir. Optik diskin manuel elde edilmesi hastalık teşhisinde hekim iş yükünü arttırmaktadır. Bunun yanı sıra hekim dikkat dağılmasına bağlı olarak hastalık teşhisinde yanılmalar olabilmektedir. Bu dezavantajları ortadan kaldırmak ve hekimin hastalık teşhisine yardımcı olmak için bu makalede Aktif Kontür yöntemi ile Optik Diskin bölütlenmesi sunulmuştur. Bölütleme işlemi Dice katsayısı ve karışıklık matrisi ile tanımlanabilen doğruluk, kesinlik ve duyarlılık parametreleri ile incelenmiştir. 

___

  • 1. Yavuz Z., Ikibas C., Şevik U., Köse C., "Retinal Görüntülerde Optik Diskin Otomatik Olarak Çıkartılması İçin Bir Yöntem ", 5th International Advanced Technologies Symposium, Karabük, Türkiye, pp.8-8, 2009 2. Kaur, J., Sinha, H.P., “Automated localisation of optic disc and macula from fundus images”, International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, 2(4), 2012. 3. İkibaş, C., “Retinal İmgelerde Optik Disk ve Makulanın Tespiti ve Değerlendirilmesi”, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, 2002. 4. Li, H., Chutatape, O., “Automatic location of optic disk in retinal images”, in Proc. IEEE-ICIP, vol. 2, pp. 837– 840, 2001. 5. Osareh, A., Mirmehdi, M., Thomas, B., Markham, R., “Colour Morphology and Snakes for Optic Disc Localisation”,16th IEEE Int. Conf. Pattern Recognition, vol.1, pp. 743–746,2002. 6. Ahmed, A., Ritambhar, B., Kaamran, R., Vasudevan, L., “Optic Disc and Optic Cup Segmentation Methodologies for Glaucoma Image Detection: A Survey”, Journal of Ophthalmology, Article ID 180972, p:28, 2015. 7.Moales,S.,Naranjo,V., P’erez,D., Navea,A., Alca’niz, M., “Automatic detection of optic disc based on PCA and Stochastic Watershed”, 20th European Signal Processing Conference Proceedings of the, pp. 2605 – 2609, 27-31, 2013. 8. Lalonde, M., Beaulieu, M., Gagnon, L., “Fast and robust optic disc detection using pyramidal decomposition and hausdorff-based template matching”, Medical Imaging, IEEE Transactions vol: 20, no: 11, pp. 1193 – 1200, 2001. 9. Chaichana, T., Yoowattana, S., Sun, Z., Tangjitkusolmun, S., Sookpotharom, S., Sangworasil, M., “Edge detection of the optic disc in retinal images based on identification of a round shape”, International Symposium Communications and Information Technologies, , pp. 670 –674, 2008. 10. Chan, T.F., Vese L.A., “Active contours without edges” IEEE Transactions on Image Processing, 10, (2), 2001. 11. Kass, M., Witkin, A., Terzopoulos, D., “Snakes: active contour models”, International Journal of Computer Vision, 1, 321-331, 1988. 12. Filho, P.P.R., Cortez, P.C., Barros, A.C. da S., ve Albuquerque, V.H.C.De, “Novel Adaptive Balloon Active Contour Method based on internal force for image segmentation A systematic evaluation on synthetic and real images”, Expert Systems with Applications, 41, 7707–7721, 2014. 13. Seker,D.Z., Eker. O., “Aktif Kontür Modeller ve Düzey Kümesi Kullanarak Çizgisel Detayların Yarı Otomatik Olarak Çizilmesi”, 10. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 2005. 14. Isıkcı,E., Duru D. G., (2015), “Multiple Skleroz Manyetik Rezonans Görüntülerinde Aktif Kontur Modeli ile Lezyon Tespiti”, Tıp Teknolojileri Ulusal Kongresi, 2015. 15. Tuncer, S. A., Alkan,A., (2015), "Segmentation of thyroid nodules with K-means algorithm on mobile devices," 16th IEEE International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI), Budapest, pp. 345-348, 2015. 16. Alkan, A., Tuncer, S.A., Gunay M., “Comparative MR image analysis for thyroid nodule detection and quantification” Measurement, 47, pp. 861-868, 2014.
Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi-Cover
  • ISSN: 1308-9072
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Başlangıç: 1987
  • Yayıncı: FIRAT ÜNİVERSİTESİ