Mikroskobik imgelerde tüberküloz bakterisinin rastgele ormanlar yöntemiyle sınıflandırılması
Classification of tuberculosis bacteria in microscopic images using random forests algorithm
Yazar: SELEN AYAS
Danışman: DOÇ. DR. MURAT EKİNCİ
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Örüntü tanıma = Pattern recognition

Özet:
Mikroskobik  hastalık  teşhisi,  hastalardan  alınan  numunelerin  mikroskop  altında 
incelenip  hastalığın tespit edilmesi sürecidir.   Laboratuvar teknisyenlerinin  fazla zamanını alan bu görsel inceleme süreci aynı zamanda hataya da oldukça meyillidir.  Yorucu iş yükü de buna eklendiğinde tanı süreci çalışanlar açısından oldukça güç ve usandırıcı olmaktadır. Doğru tanının  insan  sağlığı  için  önemi  düşünüldüğünde  birçok  bilgisayar  destekli  örüntü tanıma  sistemlerinin  geliştirilmesinin  nedeni  açık ça  ortaya  çıkmaktadır.  Bu  amaçla  tez çalışmasında,  mikroskobik  görüntülerdeki  tüberküloz  bakterisini  makine  öğrenme algoritmaları ile otomatik teşhis eden görsel arayüzlü bir yazılım Embarcadero Borland C++ platformunda geliştirilmiştir.
Tez  çalışması,  veritabanının  oluşturulması,  öznitelik  çıkartılması,  bölütleme  ve 
sınıflandırmadan  oluşmaktadır.  Öznitelik  çıkartılmasında  bölütleme  aşaması  için  yapısal yaklaşımlar,  sınıflandırma  aşaması  için  ise  görünüşe  dayalı  yaklaşımlar  incelenmiştir. Mikroskobik görüntülerin bölütlenmesinde ve bölütlenmiş görüntülerin sınıflandırılmasında kullanılan  Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları gibi  temel yaklaşımların yanında güncel  bir  yaklaşım  olan  Rastgele  Ormanlar  yöntemi  de  incelenmiştir.  Sonuçlara bakıldığında önerilen güncel  yöntemin  diğer  uygulanan yöntemlere  oranla oldukça başarılı sonuçlar verdiği görülmektedir.

Anahtar Kelimeler: Tüberküloz Bakterisi, Örüntü Tanıma, Rastgele Ormanlar, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları, Mikroskobik Görüntüleme

Abstract:
Diagnosis of a  microscopic disease  is a process of determining the disease taken from 
patients by  examining  under  a  microscope. This  visual examining process requires  much 
time of  laborants and also  it is  prone to mistakes.  Addition  of tiring workload, diagnosis process becomes quite difficult and boring for laborants.  When the importance of the correct diagnosis  for human  health  considered, the reason of  the  development of computer-aided pattern recognition systems is understood clearly. For this purpose, in order to automatically diagnose  the  mycobacterium  tuberculosis  in  microscopic  images  by  means  of  machine learning algorithms, a software which has visual interface is developed using  Embarcadero Borland C++ platform, in this thesis study.
The thesis  study covers database construction,  feature extraction, segmentation and 
classification.  During  the  feature  extraction,  structural  based  and  appearance  based approaches  are  analyzed  for  segmentation  and  classification,  respectively.  In  addition  to basic approaches such as Support Vector Machines and Artificial Neural Networks, a novel approach called Random Forest is analyzed in the segmentation of microscopic images and classification of segmented images. When the results considered, the proposed novel method is quite successful when compared to the other applied methods.

Key Words: Mycobacterium Tuberculosis, Pattern Recognition, Random Forests, Support Vector Machines, Artificial Neural Networks, Microscopic Imaging