Meta - sezgisel algoritmalara dayalı retinal damar bölütleme
Retinal vessel segmentation based on meta-heuristic algorithms
Yazar: KADER TAŞKIRAN
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Görüntü analizi = Image analysis ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Biyomedikal görüntülerin yüksek doğrulukta analiz edilebilmesi ilgili hastalığın teşhis ve tedavi süreci açısından son derece önemlidir. Yapay zekâ algoritmalarını temel alan bilgisayar destekli yaklaşımlar son yıllarda biyomedikal görüntü analizinde etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Retina tabakası kılcal damar yapısında ortaya çıkan daralma, genişleme ve kanama gibi yapısal değişimler retinal hastalıklar hakkında ön bilgi verebilmektedir. Bu nedenle, retinal görüntülerde damar tespitine yönelik meta-sezgisel algoritmalara dayalı analiz yöntemlerinin geliştirilmesi son yıllarda önemli bir çalışma alanı haline gelmiştir.  
Bu tez çalışmasında, en güncel sürü zekâsına dayalı meta-sezgisel algoritmalardan olan Vahşi At Optimizasyon (Wild Horse Optimization, WHO) ve Kel Kartal Araştırma (Bald Eagle Search, BES) Optimizasyon algoritmaları kümeleme tabanlı olarak geliştirilmiş ve retinal görüntülerde damar piksellerinin yüksek doğrulukta tespitine yönelik uygulanmışlardır. Ayrıca, bu algoritmaların performansları literatürdeki en etkin sürü zekâsına dayalı meta-sezgisel algoritmalardan birisi olan Gri Kurt Optimizasyon (Grey Wolf Optimization, GWO) algoritması ile mukayese edilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, retinal görüntülerde çok yakın piksel değerlerine sahip olan art alan pikselleri ile damar piksellerinin WHO, BES ve GWO algoritmaları tarafından başarılı bir şekilde ayırt edilebildikleri görülmüştür. Sonuç olarak, meta-sezgisel algoritmaların kümeleme tabanlı çözüm gerektiren diğer mühendislik problemlerinde de başarılı bir şekilde kullanılabileceği ifade edilebilir.
Anahtar Kelimeler : Retinal Damar Bölütleme, Vahşi At Optimizasyon Algoritması, Kel Kartal Araştırma Algoritması, Gri Kurt Optimizasyon Algoritması.

Abstract:
Analysis of the biomedical images with high accuracy is extremely important for the diagnosis and treatment process of the related diseases. In recent years, computer-aided approaches based on artificial intelligence algorithms have been used effectively in biomedical image analysis. The structural changes occurring  in the vessel structure of the retinal layer due to arteriolar stenosis, arteriolar dilatation and vascular bleeding are able to give preliminary information about retinal diseases. Therefore, the improvement of meta-heuristic algorithms based analysis methods for vessel segmentation in retinal images has become an important area of research in recent years.
In this thesis, Wild Horse Optimization (WHO) and Bald Eagle Search (BES) optimization algorithms, which are among the most recently proposed swarm intelligence algorithms, have been improved as clustering based and then applied for the segmentation of pixels in retinal images with higher-accuracy. In addition, the performances of these algorithms have been compared with the Gray Wolf Optimization (GWO) algorithm, which is one of the most effective swarm intelligence meta-heuristic algorithms in the literature. The results obtained represent that the background pixels and vessel pixels, which have close pixel values in retinal images, can successfully be segmented by WHO, BES and GWO algorithms. As a result, it can be stated that meta-heuristic algorithms can successfully be used in other engineering problems that require clustering-based solutions.
Keywords: Retinal Vessel Segmentation, Wild Horse Optimization Algorithm, Bald Eagle Research Algorithm, Gray Wolf Optimization Algorithm.