Endoskopik görüntülerin değerlendirilmesinde görüntü işleme temelli akıllı karar destek sistemi
An intelligent decision support system based on image processing for evaluating of the endoscopic images
Yazar: ABDULKADİR ŞENGÜR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MELİH C. İNCE ; YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
ÖZETDOKTORA TEZİENDOSKOPİK GÖRÜNTÜLERİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE GÖRÜNTÜ İŞLEME TEMELLİAKILLI KARAR DESTEK SİSTEMİAbdulkadir ŞENGÜRFırat ÜniversitesiFen Bilimleri EnstitüsüElektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı2006, Sayfa: 133Teknolojinin gelişmesi ile bir çok alanda akıllı tanı sistemleri önem kazanmış ve busistemlerin temelini örüntü tanıma oluşturmaktadır. Örüntü tanıma, bilinmeyen örüntü şekillerinibelirli bir sınıfa dahil ederek tanımlamak ve bilinen bir sınıfa ait olan örüntüyü teşhis etmektir. Örüntütanıma; iki önemli aşamadan oluşmaktadır. Bunlar; öznitelik çıkarıcı ve sınıflandırıcıdır. Görüntübölütleme, bir örüntü tanıma sisteminin öznitelik çıkarımı aşamasına dahildir. Görüntü bölütleme,örüntü tanıma sistemleri için oldukça önemlidir. Çünkü sınıflandırıcının başarısı doğrudanbölütlemenin başarımına bağımlıdır.Bu tez çalışmasında, gri seviyesi ve renkli görüntülerin bölütlenmesinde üç farklı yöntemönerilmiştir;1. Gri seviyesi görüntülerin bölütlenmesi için Poisson olasılık yoğunluk fonksiyonu kullananbir MRA (Markov Rassal Alanları) yapısı önerilmiştir.2. Özellik çıkarım sürecini de içeren ve sınıflayıcının eğitim başarımına göre özellik uzayınıuyarlayabilen entropi tabanlı dalgacık sinir ağı yapısı, görüntülere de uygulanabilmesi içinyeniden düzenlenmiştir. Entropi özniteliklerinin yanı sıra enerji öznitelikleri de sistemeeklenerek daha dayanıklı ve etkili bir sistem geliştirilmiştir.3. Dalgacık ayrışımı ve osilator sinir ağı yapısını kullanarak eğiticisiz olarak görüntübölütlenmesini sağlayan yeni bir sistem önerilmiştir. Sistemin en büyük avantajı eğiticiliörüntülü tanıma sistemlerindeki gibi eğitim verisine ihtiyaç duymaksızın istenilenbölütlemeyi doğru olarak gerçekleştirebilmesidir.Önerilen öznitelik çıkarım yöntemleri ile eğiticili YSA yapısı kolonoskopik videogörüntülerden normal ve ab-normal (polip) dokuların teşhisi üzerine uygulaması yapılmıştır. Dalgacıkpaket entropi ve enerji öznitelikleri ile yapay sinir ağı sınıflandırıcısı kullanılarak gerçekleştirilenuygulamalar da ortalama % 86.2 duyarlılık ve % 85.7 kesinlik değerleri elde edilirken, dalgacıkdönüşümü eş oluşum matrislerinin istatistiksel öznitelikleri ile yapay sinir ağı sınıflandırıcısıkullanılarak gerçekleştirilen uygulamalar da ise ortalama % 90.2 duyarlılık ve % 88.7 kesinlikdeğerleri elde edilmiştir.Anahtar Kelimeler : Örüntü tanıma, özellik çıkarma, akıllı tanı sistemi, dalgacık dönüşümü, görüntübölütleme teknikleri, endoskopik görüntüler, yapay sinir ağları, osilatör sinir ağı, dalgacık sinir ağı.

Abstract:
ABSTRACTPhD ThesisAN INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM BASED ON IMAGE PROCESSING FOREVALUATING OF THE ENDOSCOPIC IMAGESAbdulkadir ŞENGÜRFirat UniversityGraduate School of Natural and Applied SciencesDepartment of Electrical - Electronics Engineering2006, Page: 133Intelligent recognition systems have gained importance in various areas with the technologicaldevelopments, and pattern recognition constitutes the bases of these systems. Pattern recognition is torecognize unknown patterns by assigning them into a known class or known patterns belonging to aknown class. Pattern recognition includes two steps: Feature extraction and classification. Imagesegmentation is considered at the feature extraction stage of a pattern recognition system. Thus, imagesegmentation is important for subsequent pattern recognition processes. Its performance directlyaffects the performance of the subsequent classification procedure.In this thesis, three various techniques were proposed for gray and color image segmentation.1. A MRF (Markov Random Fields) model which uses Poisson probability density functionfor gray level image segmentation, is proposed.2. Entropy based wavelet packet neural networks architecture which contain featureextraction period and update the features according to the performance of the classifier wasmodified as it can be used on images. Beside entropy features, energy feature wereembedded for robust and efficient system development.3. A new unsupervised system was proposed which uses wavelet transform and oscillatorneural networks architecture. The most important advantage of the proposed system is thatit achieves the desired segmentation process without any training samples as needed in thesupervised pattern recognition systems.The proposed feature extraction mechanisms and the supervised neural networks architecturewere used for detection of normal and abnormal (polyp) formations at the endoscopic video frames.86.2 % sensitivity and 85.7 % specificity values were obtained when wavelet packet entropy andenergy features with the supervised neural networks were used. We also obtained 90.2 % sensitivityand 88.7 % specificity values by using statistical features of the wavelet transform co occurrencematrices and neural networks.Keywords : Pattern recognition, feature extraction, intelligent diagnosis system, wavelet transform,image segmentation techniques, endoscopic images, artificial neural networks, oscillator neuralnetworks, wavelet neural networks.