Savaş stratejisi optimizasyon algoritmasıyla tıbbi görüntü iyileştirme
Medical image enhancement with war strategy optimization algorithm
Yazar: MEHMET BİLGİN
Danışman: DR. YUSUF UZUN
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Tıbbi resimlerde özellikle MR (Manyetik Rezonans) resimlerinde keskinlik değerinin düşük olmasından dolayı resmin kalitesi düşük olabiliyor. Bu da hastalığın teşhisini zorlaştırıyor ve hatta yanlış teşhis konulmasına bile sebep olabiliyor. Bu çalışmada adaptif histogram eşitleme yönteminde gerçek kodlu genetik optimizasyon algoritması ve savaş stratejisi optimizasyon algoritması kullanılarak resimlerin keskinlik değerleri artırılmıştır. Çoklu uygunluk fonksiyonu kullanılmıştır. Görüntünün entropisi, enerjisi, keskinliği, tepe-sinyal-gürültü-oranı, gri seviye eşzamanlı oluşum matrisi ve Sobel kenar özelliklerini çıkarma yöntemleri uygunluk fonksiyonunda kullanılmıştır. Savaş stratejisi algoritması ve gerçek kodlu genetik algoritma elitizm kullanılarak ve kullanılmadan çalıştırılıp hızları ve verdiği sonuçlar kıyaslanmıştır. Bu çalışmada 4 algoritma kıyaslanmıştır. Bunlar: elitizm ile genetik algoritma, elitizm olmadan genetik algoritma, elitizmle savaş stratejisi algoritması ve elitizm olmadan savaş stratejisi algoritması. Bazı resimlerde savaş stratejisi algoritması, gerçek kodlu genetik algoritmaya göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Savaş stratejisi algoritmasının bu uygulamada genetik algoritmadan daha hızlı çalıştığı görülmüştür. Elitizm, çoğunlukla sonucu değil ama yakınsama hızını kısaltmıştır.

Anahtar Kelimeler: Genetik Algoritma, Görüntü İyileştirme, Histogram Eşitleme, Optimizasyon Algoritması, Savaş Stratejisi Algoritması, Tıbbi Resimler, Keskinlik Artırma

Abstract:
In medical images, especially MRI (Magnetic Resonance) images, the quality of the image may be low due to the low sharpness value. This makes the diagnosis of the disease difficult and may even lead to misdiagnosis. In this study, the sharpness values of the images were increased by using the real-coded genetic optimization algorithm and the war strategy optimization algorithm in the adaptive histogram equalization method. Multiple fitness function was used. Image entropy, energy, sharpness, peak-signal-to-noise-ratio, gray level co-occurrence matrix and Sobel edge feature extraction methods were used in the fitness function. The war strategy algorithm and the real-coded genetic algorithm were run with and without the use of elitism, and their speeds and results were compared. In this study, 4 algorithms were compared. These are: genetic algorithm with elitism, genetic algorithm without elitism, war strategy algorithm with elitism, and war strategy algorithm without elitism. In some images, the battle strategy algorithm gave better results than the actual coded genetic algorithm. The war strategy algorithm has been shown to run faster than the genetic algorithm in this application. Elitism has often shortened the speed of convergence, but not the outcome.

Keywords: Contrast Enhancing, Genetic Algorithm, Histogram Equalization, Image Enhancement, Medical Images, Optimization Algorithm, War Strategy Algorithm