ENDOSKOPİK GÖRÜNTÜLERİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE GÖRÜNTÜ İŞLEME TEMELLİ AKILLI BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ [Pamukkale Univ Muh Bilim Derg]
Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2009; 15(1): 33-42

ENDOSKOPİK GÖRÜNTÜLERİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE GÖRÜNTÜ İŞLEME TEMELLİ AKILLI BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ

Abdülkadir ŞENGÜR1, İbrahim TÜRKOĞLU1, M. Cevdet İNCE2
1Fırat Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi, Elektrik Eğitimi Bölümü, 23119, Elazığ
2Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü, 23119, Elazığ

Bu çalışmada, kolonoskopik video görüntülerindeki poliplerin yerlerini belirleyen, hekime yardımcı akıllı bir karar destek sistemi sunulmuştur. Sistem, dalgacık dönüşümü eş oluşum matrislerinden çıkarılan öznitelikler ile yapay sinir ağları sınıflandırıcısından oluşmaktadır. Önerilen sistem polip ve normal dokuların bulunduğu bir dizi kolonoskopik video görüntüsüne uygulanmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar özgüllük ve duyarlılık analizi ile değerlendirilmiştir. Kullanılan değerlendirme kriterince gerçekleştirilen bütün uygulamaların sonucunda ortalama % 90.2 duyarlılık ve % 88.7 özgüllük değerleri elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Kolonoskopik görüntüler, Polipli doku, Dalgacık dönüşümü, Eş-oluşum matrisleri, Yapay sinir ağları.


AN INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM BASED ON IMAGE PROCESSING FOR EVALUATING OF THE ENDOSCOPIC IMAGES

Abdülkadir ŞENGÜR1, İbrahim TÜRKOĞLU1, M. Cevdet İNCE2
1Fırat Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi, Elektrik Eğitimi Bölümü, 23119, Elazığ
2Fırat Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Müh. Bölümü, 23119, Elazığ

In this study, a decision support system which helps the physician to determine the location of a polyp on the colonoscopic video images is presented. The system is composed of neural network classifier and features extracted from wavelet transform co-occurrence matrices. The proposed methodology is applied to a sequence of colonoscopic video frames which have normal and abnormal formations. The application results are evaluated with respect to the sensitivity and specificity analysis. As a result of the evaluation criterion, 90.2 % sensitivity and 88.7 % specificity values are obtained by using statistical features of the wavelet transform co occurrence matrices and neural networks.

Keywords: Colonoscopic images, Polyp, Wavelet transform, Co-occurrence matrix, Artificial neural networks.


Abdülkadir ŞENGÜR, İbrahim TÜRKOĞLU, M. Cevdet İNCE. AN INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM BASED ON IMAGE PROCESSING FOR EVALUATING OF THE ENDOSCOPIC IMAGES. Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2009; 15(1): 33-42


ARAÇLAR
Tam Metin PDF
Yazdır
Alıntıyı indir
RIS
EndNote
BibTex
Medlars
Procite
Reference Manager
E-Postala
Paylaş


Benzer makaleler
Google Scholar


 
Creative Commons Lisansı
Bu dergi Creative Commons Al 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.


LookUs & Online Makale