Tez özetleri Astronomi ve Uzay Bilimleri Anabilim Dalı
BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI
Yüklə 0,84 Mb.
|
- Bu səhifədəki naviqasiya:
- Pulmoner Nodüller İçin Bilgisayar Destekli Teşhis Sistemi
- Computer Aıded Dıagnosıs System For Pulmonary Nodules
- SYMPES Yöntemiyle Biyomedikal Görüntülerin Modellenmesi
- Medical Image Modelling Via Sympes Algorithm
- SU ÜRÜNLERİ TEMEL BİLİMLERİ ANABİLİM DALI GÖNÜLAL Onur
- Kuzey Ege Derin Deniz (500 – 1500 M) Decapod (Crustacea) Popülasyonu Üzerine Araştırmalar
- Research Studıes On Decapod (Crustacea) Assemblages In The Deep North Aegean Sea (500-1500m)
- SU ÜRÜNLERİ AVLAMA VE İŞLEME TEKNOLOJİSİ ANABİLİM DALI ŞAKALAR Ergün
- Işınlanmış Balıkta Doz Tahmininde Kullanılmak Üzere Dna Temelli Moleküler Metodolojilerin Geliştirilmesi
- Development Of Dna Based Molecular Methodologıes Use Of Dose Estımatıon In Irradıated Fısh
- ENFORMATİK ANABİLİM DALI AYKOL Meriç Merih
- Yazılım Süreçlerini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesine İlişkin Bir Ölçüm veİyileştirme Modeli ve Uygulaması
- A Measurement and Improvement Model for Determining The Factors
BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI TARTAR Ahmet Tez Adı : Pulmoner Nodüller İçin Bilgisayar Destekli Teşhis Sistemi Danışman : Prof. Dr. Aydın Akan Yrd. Doç. Dr. Niyazi Kılıç Anabilim Dalı : Biyomedikal Mühendisliği Programı : - Mezuniyet Yılı : 2013 Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Aydın Akan Prof. Dr. Sıddık Yarman, Prof. Dr. Osman Nuri Uçan Prof. Dr. Sadık Kara Doç.Dr. Olcay Kurşun Pulmoner Nodüller İçin Bilgisayar Destekli Teşhis Sistemi Pulmoner nodüllerin erken teşhisi, akciğer kanserinin teşhis ve tedavisi için oldukça büyük önem arz etmektedir. Son yıllarda teknolojinin hızlı gelişmesi ile birlikte küçük boyuttaki pulmoner nodüllerin yüksek çözünürlükle görüntülenmesine olanak sağlayan çok detektörlü bilgisayar tomografi (BT) sistemleri kullanılmaktadır. Bu durum radyologlara uzun ve yorucu bir değerlendirme aşamasını beraberinde getirmektedir. Bu amaçla son yıllarda tıp alanında verimli kullanım alanına sahip olan Bilgisayar Destekli Tespit (BDT) sistemleri, tıbbi görüntüler üzerindeki anormalliklerin tespitinde oldukça sık kullanılmaktadır. Bu açıdan BDT sistemleri, hastalığın teşhisi aşamasında medikal görüntüler üzerinde ileri görüntü işleme ve örüntü tanıma teknikleri kullanılarak hekime ikinci bir gözden geçirme olanağı sunması, hızlı karar verme yeteneğine sahip olması ve insan hatasının teşhisteki rolünü azaltması açısından son derece önemlidir. Tez çalışmasında literatüre alternatif olabilecek BT görüntülerinden pulmoner nodüllerin tespitine yönelik yeni iki farklı BDT sistemi önerilmiştir. Biri, BT görüntülerinden pulmoner nodül örüntülerinin tespitine yönelik bir sistemdir. Diğeri ise BT görüntülerinden pulmoner nodül örüntülerinin teşhis açısından malign ve benign olduğuna karar veren yeni bir bilgisayar destekli teşhis sistemidir. Çalışmada BT görüntülerinden pulmoner nodüllerin teşhisi için hibrid öznitelikler kullanılarak yeni bir sınıflandırma yaklaşımı sunulmaktadır. Pulmoner nodüllerin tespitinde dört farklı öznitelik çıkarma yöntemi kullanılmıştır. Nodül örüntülerinin malign ve benign ayrımı, hastaların risk faktörleri ve morfolojik görüntü işleme yaklaşımları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Destek vektör makineleri çekirdek fonksiyonları kullanılarak her bir yöntemin sınıflandırma performans ölçümleri elde edilmiştir. Pulmoner nodüllerin tespiti için önerilen hibrid yaklaşım ile % 78.7 sınıflandırma doğruluğu, % 78.8 duyarlılık ve % 76.4 seçicilik değerleri elde edilmiştir. Malign ve benign huylu nodüllerin ayrımı için önerilen sistemde, % 86.8 sınıflandırma doğruluğu olmak üzere benign sınıf için % 94.7 duyarlılık ve 0.975 AUROC; malign sınıf için % 80.0 duyarlılık ve 0.889 AUROC; takibi gereken belirsiz sınıf için % 77.8 duyarlılık ve 0.862 AUROC olarak performans değerleri hesaplanmıştır. Computer Aıded Dıagnosıs System For Pulmonary Nodules Early detection of pulmonary nodules is extremely important for the diagnosis and treatment of lung cancer. With the rapid improvement of technology in recent years, Multi-detector computer tomography (CT) systems, providing to be viewed the small pulmonary nodules by high resolution, have been used. This case is long and tiring process for radiologists. Recently, Computer-Aided Detection (CAD) systems that having an efficient usage area in the medicine have widely been utilized for the detection of abnormalities on medical images. In this respect, CAD systems are extremely important in the diagnosis of disease in terms of offering a second interpretation opportunity for physician, to be a quick decision making ability and to reduce the diagnosis role of human error by using advanced image processing and pattern recognition techniques on the medical images. In this thesis study, two different CAD systems have newly been proposed for pulmonary nodule detection from computer tomography images as an alternative system for the literature. One is a system aiming at the detection of pulmonary nodule patterns on CT images. The other is a novel computer-aided diagnosis system that deciding the type of the pulmonary nodule patterns as malign or benign from the CT images. In the study, a new classification approach for pulmonary nodules from CT imagery is presented by using hybrid features. Four different feature extraction methods are used on the detection of pulmonary nodules. The overall detection performance is evaluated using various classifiers. The results are compared to similar techniques in the literature by using standard measures. Malign and benign differentiation of pulmonary nodules has been provided by using the risk factors of the patients and morphological image processing approaches. Classification performance measurements are obtained for each method proposed by using the kernel functions of support vector machines. For pulmonary nodule detection, the proposed approach gives 78.7 % classification accuracy, 78.8 % sensitivity and 76.4 % specificity values with the hybrid features. On the differentiating of malign and benign nodules, classification performance values are calculated as 94.7 % sensitivity and 0.975 AUROC for benign class; 80.0 % sensitivity and 0.889 AUROC for malign class; 77.8 % sensitivity and 0.862 AUROC for uncertain class by 86.8 % accuracy of the classifier. ZAİM GÖKBAY İnci Tez Adı : SYMPES Yöntemiyle Biyomedikal Görüntülerin Modellenmesi Danışman : Prof. Dr. Sıddık YARMAN Anabilim Dalı : Biyomedikal Mühendisliği Programı : - Mezuniyet Yılı : 2013 Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Sıddık YARMAN Prof. Dr. Aydın AKAN Prof. Dr. Hakan Ali ÇIRPAN Prof. Dr. Seçkin DİNDAR Doç. Dr. Ümit GÜZ SYMPES Yöntemiyle Biyomedikal Görüntülerin Modellenmesi Medikal görüntülerin iletilmesi ve arşivlenmesi modern iletişim sistemlerinde geniş bir alan içerisinde kullanılmaktadır. Bir medikal görüntünün yeniden oluşturulması için gerekli olan bilgi miktarının, teşhise elverişli olacak şekilde, en aza indirgenmesi görüntünün iletilmesini ve arşivlenmesini sağlayan sistemlerin kapasitesini belirgin bir biçimde arttırmaktadır. Bu tezde, medikal görüntülerin sınıflandırılmış enerji ve yapı öbekleri (CEPB)‘ ne dayalı bir yöntem ve değerlendirme sonuçları sunulmaktadır. Geliştirilen yöntemin en önemli özelliği, herhangi bir görüntüleme yöntemi ile elde edilen medikal görüntünün kendinden bağımsız farklı görüntüleme yöntemleri (MR, BT, CR) kullanılarak elde edilen başka bir medikal görüntülerden üretilebilmesidir. Buna ek olarak, yeni yöntem sıkıştırma oranında insan görme sistemine bağlı olarak büyük ölçüde sıkıştırma oranı elde edilmesini sağlamaktadır. Önerilen yöntemde, eğitim görüntüleri kullanılarak oluşturulan Önceden Tanımlı Vektör Bankaları, CEPB, ile herhangi bir hastaya ait herhangi bir görüntüleme yöntemi kullanılarak elde edilen medikal bir görüntü yeniden oluşturulmaktadır. Genel olarak görüntü sıkıştırma yöntemlerinde boyutların büyük olması nedeniyle işlem kolaylığı açısından görüntüler ixj öbeklere bölünür. Bu çalışmada da görüntü ixj öbeklerine ayrılmış, her öbek,  olacak şekilde modellenmiştir. Bu modelde PIP, öbeğin keskin detaylarını, kenar ve köşelerini temsil eden yapı vektörü olarak, EIE, öbeğin aydınlık bilgisini ve renk geçiş bilgisini veren, enerji vektörü olarak tanımlanmıştır. Gi, öbek ölçekleme sabiti olarak tanımlanmış, adlandırılmıştır.
Yöntemde ilk olarak CEPB oluşturulmuş, haberleşme sistemindeki iki taraf olan alıcı ve vericiye yerleştirilmiştir. Bu şekilde iletim bandında oldukça tasarruf edilmiştir. CEPB içinde giriş görüntüsünü en küçük kareler anlamında en iyi temsil edebilecek veya uyumlu enerji ve yapı öbekleri bulunmaktadır. Görüntünün kodlanması sırasında CEPB ’nin oluşturulması için kullanılan matematiksel yöntem kullanılmıştır. Görüntü öbeklerine ayrılarak her öbek için enerji vektörü, yapı vektörü oluşturulmuştur. Bu bloklar daha önceden oluşturulan CEPB içindeki enerji ve yapı blokları ile karşılaştırılarak benzer blokların indisleri elde edilmiştir. Yeniden oluşturma sırasında her öbeğin oluşturulmasında kullanılan CEPB’ deki enerji ve yapı vektörlerinin indisleri (IE) ve (IP) uygun biçimde hesaplanacak olan bir ölçekleme sabiti ile öbeği belirli bir duruma getirmiş olacaktır. Böylece görüntünün her öbeği, CEPB’ de bulunan indisler ve ölçekleme sabiti cinsinden tanımlanmaktadır. Kod çözme işleminde, verici ile haberleşme kanalı üzerinden indis numaraları ve ölçekleme sabitine ilişkin bilgiler gönderildikten sonra alıcı kısmında sınıflandırılmış indeks numaralarından yararlanılarak enerji ve yapı öbeklerini CEPB’ den çekilir. Önerilen matematiksel yöntem kullanılarak görüntü öbek öbek yeniden oluşturulur. Bu çalışmada değerlendirme sonuçları ikiye ayrılmıştır. İlk sonuçlar görüntülerin PSNR değerlerine göre yapılmıştır. Birinci kısım sonrasında en yüksek ve en düşük görüntüler alınarak konunun uzmanlarının teşhise elverişliliği hakkındaki yorumları ile değerlendirilmiştir. Çalışmanın ikinci bölümünde giriş görüntüleri 5 ayrı veri tabanı (CEPB) ve onların birleştirilmesinden oluşturulan veri tabanlarıyla yeniden oluşturulmuş, PSNR değerleri incelenmiş ve en iyi ve en düşük PSNR değerli görüntüler radyoloji uzmanları tarafından yorumlanmıştır. Tezin son kısmında ölçekleme katsayısı, enerji ve yapı öbeklerinin görüntünün oluşumundaki etkileri incelenmiştir. Bu bölümde yapılan deneylerde amaç teşhise elverişli olacak daha fazla sıkıştırma oranını elde etmeyi sağlamaktır. Bir diğer amaç ise, görüntünün oluşumu sırasında enerji ve yapı öbeklerinin teşhisi etkileyemeyecek belirtilerin hangi vektör kümeleri ile temsil edildiğini incelemektir. Elde edilen görüntüler uzman görüşü ile desteklenmiştir. Medical Image Modelling Via Sympes Algorithm Medical image transmission and archiving are widespread in modern communications systems. Minimising the amount of information required to diagnosability reconstruct a medical image could significantly increase the capacity of digital medical image transmission and archiving systems. In this thesis, a novel method based on generation of the so-called classified energy and pattern blocks (CEPB) is introduced and evaluation results are presented. The most significant property of this method is to generate any medical image independent from any image obtained from several imaging (MR, CT, CR) modality. Furthermore, the new method provides substantial compression ratio with respect to human visual system. In the proposed method, two different vector sets called Pre-defined Vector Banks, CEPB, are constructed from any patients medical image obtained by whatever imaging technique. Generally in image compression models due to large image sizes, images are divided into ixj blocks for ease of mathematical operations. In this work medical images are divided into ixj blocks. Every block is modelled as .
Here, PIP is the pattern vector which defines the edges and details of the block, EIE is called as energy vector which defines the luminance level of the block, Gi , is the scaling coefficient of the image block. In the method first CEPB is constructed and then it is located at both the transmitter and receiver sides of the communication system. CEPB contains almost optimum forms of the block vectors which can define EIE and PIP in the least mean square sense (LMS). As an encoding process then the energy and pattern blocks of the input images to be reconstructed are determined with the same way in the construction of the CEPB. This process is also associated with a matching procedure to obtain the index numbers of the classified energy and pattern blocks in CEPB which best represents or matches the energy and pattern blocks of the input images. The encoding parameters are the block scaling coefficient (BSC) and the index numbers of energy and pattern blocks (IE, IP) determined for each block of the input images. In the decoding process, all these parameters are sent through the communication channel from the transmitter part to the receiver part and the classified energy and pattern blocks associated with the index numbers are pulled from the CEPB. Then the blocks of the input image are reconstructed in the receiver part using a mathematical model that is proposed. In this work, evaluation results are divided into two parts. In the first step results are examined according to PSNR values. Afterwards, radiologists diagnose images with maximum and minimum PSNR values. In the second part of this study, input images are reconstructed from 5 different database (CEPB) and combinations of them, PSNR values are examined and highest and lowest PSNR valued images are diagnosed by radiologists. In the last part of this thesis, block-scaling coefficients, classified energy and pattern block’s effects are inspected and diagnosed by radiologists. SU ÜRÜNLERİ TEMEL BİLİMLERİ ANABİLİM DALI GÖNÜLAL Onur Tez Adı :Kuzey Ege Derin Deniz (500 – 1500 M) Decapod (Crustacea) Popülasyonu Üzerine Araştırmalar Danışman : Prof Dr Bayram ÖZTÜRK Anabilim Dalı : Su Ürünleri Temel Bilimleri Programı : Deniz Biyolojisi Mezuniyet Yılı : 2013 Tez Savunma Jürisi : Prof Dr Bayram ÖZTÜRK Prof Dr Enis MORKOÇ Prof Dr Gülşen ALTUĞ Prof Dr Sedat YERLİ Doç Dr Melek İŞİNİBİLİR
The Aegean Sea comprises an important part of the Mediterranean ecosystem, due to its geographical location, geomorphological structure and hydrographical and ecological characteristic. Studies about exposing biodiversity of North Aegean Sea located this special sub-ecosystem were not sufficient, North Aegean Sea is one of the least studied part of The Mediterranean Sea. The aim of this study is to determine decapoda crustacea species in North Aegean deep-sea and to gather biological information and distiribution on the species. Decapod crustaceans were obtained at 32 stations in the North Aegean trough located between 500-1500 m. by using baited trap seasonally. A total of 23 species belonging to decapoda order were determined. Two of these species (Pandalina profundo and Gennadas elegans) are new record for the Aegean sea of Turkish coast, Monodaeus guinotae and Odontozona minoica are new to Turkish Decapod fauna and Acanthephyra (cf) purpurea is new record for the Eastern Mediterranean Sea. Shannon-Wiener index achieved the maximum values (2,136) between 800 – 1000 m. depths contours. The maximum number of species (22 species) was observed in 600 – 800 m depth contours. it was determined similarity between regions and depths by using MDS (multidimensional scaling) and Bray-Curtis similarity index. According to the results fauna began to change after 1000 m depth was identified Bioecology and biodiversity studies in this areas will contribute our country fishing. SU ÜRÜNLERİ AVLAMA VE İŞLEME TEKNOLOJİSİ ANABİLİM DALI ŞAKALAR Ergün Tez Adı : Işınlanmış Balıkta Doz Tahmininde Kullanılmak Üzere Dna Temelli Moleküler Metodolojilerin Geliştirilmesi Danışman : Prof. Dr. Sühendan MOL Anabilim Dalı : Avlama Ve İşleme Teknolojisi Programı : İşleme Teknolojisi Mezuniyet Yılı : 2013 Tez Savunma Jürisi : Prof. Dr. Sühendan MOL Prof. Dr. Özkan ÖZDEN Prof. Dr. Olcay HİSAR Doç. Dr. Ali AYDIN Doç Dr. M. Fatih ABASIYANIK
In this study, RAPD and real-time PCR were used for the development of metodologies that can able to estimate irradiation dose was done and distinguishing between irradiated and non irradiated fish. Trout (Oncorhynchus mykiss) samples were exposed to radiation doses of 0.250, 0.500, 1, 3, 5, 7 and 9 kGy in gamma cell. DNAs were extracted from irradiated samples before and after storage. Primers were designed on regions with different lengths of both nuclear and mitochondrial DNA and each primer was used to amplify DNA of irradiated samples. The amplicon curves of mitochondrial and nuclear DNA and the values of the correlations among the amplicon curves were obtained. 519 bp reagon of the 18S RNA gene on nuclear DNA provided the best correlation values. Radiation doses applied to the fish fillets were estimated using the standard curve data obtained from correlation values, and DNA damage caused by each dose was calculated. ERP primers were designed to make randomly amplifications on the DNA of the irradiated samples, and RAPD PCR was applied and obtained the agarose gel profiles of amplicons. In addition, DNA fragmentation occurring in each dose was determined by Komet test for the purpose of verification of molecular methodologies developed in this study. As a result, two molecular methodologies enabling to easily qualitative analysis of irradiated trout meat and enables quantitative estimations of the administered dose were developed. These methodologies allow the analysis of the trout flesh irradiated and stored for a period of three months up to the dose limit of around 0.5 kGy. ENFORMATİK ANABİLİM DALI AYKOL Meriç Merih Tez Adı : Yazılım Süreçlerini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesine İlişkin Bir Ölçüm ve İyileştirme Modeli ve Uygulaması Danışman : Doç. Dr. Zuhal Tanrıkulu Prof. Dr. Sevinç Gülseçen Anabilim Dalı : Enformatik Anabilim Dalı Programı : - Mezuniyet Yılı : 2013 Tez Savunma Jürisi : Doç. Dr. Zuhal Tanrıkulu Prof. Dr. M. Erdal Balaban Doç. Dr. Melih Kırlıdoğ Prof. Dr. Meltem Özturan Prof. Dr. Birgül Kutlu Bayraktar Yazılım Süreçlerini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesine İlişkin Bir Ölçüm veİyileştirme Modeli ve Uygulaması Yazılım projelerinde kalite, zaman ve maliyet öngörülerinden sapmaya sebep olan faktörlerin belirlenmesi ve erken aşamalarda önlem alınması, projelerin başarısı açısından son derece önemlidir. Yazılım süreçlerine ilişkin nicel analizleri gerçekleştirmek için istatistiksel metotların kullanımı gereklidir. Altı Sigma, istatistiksel araçlar yardımı ile ürün ve süreçlerin sürekli iyileştirilmesini hedefleyen sistematik bir yaklaşımdır. Bu çalışma ile hedeflenen, Altı Sigma yaklaşımının yazılım süreçlerine uygulanması yöntemi ile, yazılım projelerine ait başarı göstergelerini ölçülebilir hale getirerek, yazılım süreçlerine etki eden faktörleri kontrol edecek bir model oluşturmaktır. Oluşturulan model ile henüz planlama aşamasındayken yazılım projelerinin başarısını etkileyen faktörler analiz edilerek, projeye ait başarı düzeyinin öngörülmesi ve ortak bir birimle ifade edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada Altı Sigma DMAIC yaklaşımı yazılım süreçlerine uygulanmıştır. Literatür taraması ile proje başarı göstergeleri belirlenmiştir. Literatür taraması, odak grup çalışması ve bir anket çalışması ile proje başarısını etkilediği düşünülen faktörler belirlenmiştir. Sonrasında uzman görüşü alınarak belirlenen faktörler için ağırlıklandırma çalışması yapılmıştır. Dört farklı kuruluşa ait 48 yazılım projesi analiz edilerek, yazılım süreçlerini etkilediği düşünülen faktörlerin üretilen yazılımın hata yoğunluğu, proje süresine uyum ve proje kaynak planına uyum olarak belirlenen temel proje başarı göstergelerine olan etki düzeyleri incelenmiştir. Üç bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişki çoklu regresyon analizi ile karakterize edilmiştir. Altı Sigma toplam süreç verimliliği kavramından hareketle bağımlı değişkenlerin performansı ile toplam proje başarısını ifade edecek şekilde bir model oluşturulmuştur. Oluşturulan model ile henüz planlama aşamasındayken projelerin başarısını etkileyen faktörler analiz edilerek, projeye ait başarı düzeyini ortak bir ölçüt ile öngörmek ve ifade etmek mümkün olacaktır. Bu sayede nicel süreç iyileştirme yöntemlerini uygulamak isteyen yazılım organizasyonları için de bir örnek ve yol haritası oluşturulmaya çalışılmıştır. A Measurement and Improvement Model for Determining The Factors Yüklə 0,84 Mb. Dostları ilə paylaş:
|