Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
79216	Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.	G.Bantlı kromozomların bulanık mantık sınıflandırma ve şekil tanıma yöntemleri ile tanınmasına yönelik bir sistem / Yazar:MİNE ELİF KARSLIGİL Danışman: PROF. DR. MEHMET YAHYA KARSLIGİL Yer Bilgisi: Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Görüntü işleme = Image processing ; Kromozomlar = Chromosomes ; Yapay zeka = Artificial intelligence	Onaylandı Doktora Türkçe 1998 122 s.
ÖZET Bu çalışmada, genetik araştırmaların esasını oluşturan kromozomların sınıflandırılmasını, Bulanık Mantık Görüntü İşleme ve Şekil Tanıma tekniklerini kullanarak gerçekleyen, bu konuda yapılan diğer çalışmalardan farklı olarak üç kademeli bir eleme yöntemine dayalı yeni bir sistem geliştirilmiş; sistem değişik kromozom görüntülerine uygulanarak elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. Geliştirilen bu sistemle sınıflandırılması yapılan G-Bantlama Tekniği ile boyanmış kromozom görüntüleri, laboratuar ortamında, ışık mikroskobuna bağlanan kamera aracılığı ile veya kromozom fotoğraflarının uygun bir tarayıcı (scanner) üzerinden bilgisayara aktarılması ile elde edilmektedir. Sınıflandırma yoluyla kromozom tanınması işlemi üç aşamada gerçeklenmektedir: 1. Kromozom görüntü kümesinden, görüntü işleme yöntemleri ile kromozomların ayrılması, 2. Elde edilen "işlenmiş görüntüler" in renk, doku ve geometrik özelliklerinin elde edilmesi 3. Her kromozomun özelliklerinin bulanık sınıflandırma (Fuzzy Classification) kurallarına göre sınıflandırılıp tanınması Görüntü işlemenin ilk aşamasında, kromozom görüntüleri uygun filtreler kullanılarak parazitlerden arındırılmaktadır. Kromozom kümesi halinde bir tek resimden oluşan temizlenmiş görüntü içerisinde her kromozomun yeri, kenar belirleme algoritmaları kullanılarak belirlenmektedir. Bu işlem sonunda sınır bilgileri bulunan kromozomların ana görüntüden ayrılmaları sağlanmaktadır. Bu işlemi izleyen aşamada her kromozomun uzunlamasına simetri ekseni (kromozomun iskeleti) ve buna bağlı olarak da genişlik ve yoğunluk profilleri elde edilmektedirÇalışmanın ikinci aşamasında genişlik ve yoğunluk profilleri kullanılarak kromozomların boylan, alanları, bant bilgileri ve renk (grilik seviyeleri) ve dokuları elde edilmektedir. Son bölümde, kromozomlar boy ve alan bilgileri esas alınarak bulanık mantık benzerliklerine göre sınıflandırılmışlardır. Her kromozomun sentromer oram, sadece içinde bulunduğu sınıftaki kromozomların sentromer oranlarına göre değerlendirilerek sentromer oranı benzerlik sınıfları matrisi elde edilmiş, boy, alan benzerlik sınıfları matrisi ile kesişim kümesi hesaplanarak kromozomların şekil özelliklerine göre gruplandırılması işlemi tamamlanmıştır. Kromozomların bant bilgilerini değerlendirmek için 22 otozom ve 2 cinsiyet kromozomu için 24 farklı kromozom şablonu oluşturulmuştur. Kromozomların bant bilgileri içinde bulunduğu gruba ait şablon kromozomlarla korelasyon yöntemi ile karşılaştırılarak her kromozomun kaç numaralı kromozom olduğu belirlenmiştir. vııı
ABSTRACT In this thesis a new approach to the classification problem of chromosomes has been proposed. The proposed approach is based on the image processing and pattern recognition and makes use of fuzzy classification methods using a three level decision system. Images of chromosomes stained using G-Banding technique are transferred to the computer either via a camera attached to the light microscope, which is suitable for online laboratory research or from already taken photographs using a suitable scanner for later offline research and analysis. The identification of chromosomes using classification techniques is accomplished in three steps: 1. Separation of individual chromosomes from the whole metaphase image by means of image processing techniques. 2. Extraction of geometrical tissue and band characteristics of each chromosome from the processed images in step 1. 3. Classification and identification of chromosomes using Fuzzy Classification based on the characteristics obtained in step 2. In the first step, an appropriate filter is applied to the whole metaphase image to reduce the noise caused by the environment and equipment. Resulting image is then undergone an edge detection process to distinguish the edges of chromosomes from the image background. Then each chromosome is separated from the image and stored individually. Next step consists of the determination of vertical symmetry axis, length, band and tissue characteristics of each stored chromosome. These characteristics are then used to obtain distinctive features of the chromosome for further classification process. IXIn the last step fuzzy logic similarity relation matrices of chromosomes based on length, area and centromere ratios have been calculated. Each chromosomes centromere ratio is evaluated only among other chromosomes in its class and then the intersection of the aforementioned matrices have been calculated to obtain the final grouping of chromosomes. Templates for 22 otosomes and 2 genosomes, which were prepared from 30 distinct chromosomes, are correlated with the chromosomes under test to find out each chromosomes number. x