Yanık yara görüntülerinin kümelenmesinde bulanık kümeleme yaklaşımlarının başarımlarının değerlendirilmesi
Evaluation of the performances of fuzzy cluster approaches in clustering burn wound images
Yazar: YEŞİM AKBAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA BERBER
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; İstatistik = Statistics
Dizin: Görüntü işleme-bilgisayarlı = Image processing-computer assisted

Özet:
Dünya Sağlık Örgütü yanık yaralarının neden olduğu yıllık ölüm sayısının 265.000 olduğunu bildirmiştir. Bu rakam yanık yaralarının teşhisine yardımcı programlar geliştirmenin ne denli önemli olduğunu gözler önüne sermektedir. Başarılı bir yanık tedavisi için, yanık yüzey alanı gibi bazı hayati parametrelerin doğru belirlenmiş olması gerekmektedir. Bu tez kapsamında, yanık yara görüntülerinden yanık ve normal cilt bölgelerinin ayrımını yaparak yanık yüzdesini hesaplamayı amaçlayan sistemin ilk adımını sağlamak üzere optimum bulanık kümeleme yaklaşımının tanımlanması için bir yöntem önerilmiştir. Karadeniz Teknik Üniversitesi Tıp Fakültesi Farabi Hastanesi Yanık Ünitesi'nden 120 dijital görüntü (2D) toplanmıştır. Veri seti, 100 tanesi eğitim, 20 tanesi test görüntüsü olmak üzere ikiye ayrılmıştır. Tezde önerilen sistem, Öklid, Mahalanobis, Manhattan, Minkowski, Chebishev, Jaccard ve Kosinüs olmak üzere 7 farklı uzaklık ölçeği ile RGB, HSV ve LAB olmak üzere 3 farklı renk uzayı arasında yanık görüntüleri üzerinde en başarılı bulanık kümeleme yaklaşımını tespit etmeyi amaçlamaktadır. Sistem, bulanık kümeleme geçerlilik indekslerini kullanarak eğitim setindeki görüntüler için en uygun küme sayısını bulmak üzere kapsamlı bir dizi deney gerçekleştirmektedir. Bunlara ek olarak görüntülerdeki gürültülerin olumsuz etkisini de ortadan kaldırabilmek için en iyi bulanıklaştırma filtresi de tespit edilmeye çalışılmaktadır. Deneysel sonuçlar önerilen sistemin yanık görüntülerini başarılı bir şekilde kümelediğini göstermektedir.

Abstract:
The World Health Organization reported that the annual number of deaths caused by burn wounds was 265,000. Hence, it is important to develop utilities to help diagnosis of burn wounds. Successful burn treatment requires accurate estimation of some vital parameters like percentage of burn wound. In this thesis, a method for identifying optimum fuzzy clustering approach is proposed to provide initial step for system which aims to calculate percentage of burn wounds by separating burn and normal skin regions from burn wound images. 120 digital images (2D) were collected from The Burn Unit of the Karadeniz Technical University Faculty of Medicine Farabi Hospital. The data set is divided into train and test sets having 100 and 20 images, respectively. The system proposed in the thesis aims to determine the most successful fuzzy clustering approach on burn images between seven different distance metrics, Euclidean, Mahalanobis, Manhattan, Minkowski, Chebishev, Jaccard and Cosine and three different color spaces as RGB, HSV and LAB. The system performs exhaustive series of experiments to find the optimal number of clusters for the images in the train set, using fuzzy cluster validity indices. In addition, the best smoothing filter tried to detect to eliminate negative effect of image noise. Experimental results show that proposed system could successfully clustered burn images.