Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
544138		Görüntü işleme tekniklerini kullanarak fundus retina görüntülerinde kan damarlarının bölütlenmesi / Fundus retinal image vessel segmentation with image processing techniques Yazar:SALMA M.BOUBAKAR KHALIFA ALBARGATHE Danışman: PROF. DR. FATMA KANDEMİRLİ Yer Bilgisi: Kastamonu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2019 121 s.
Retinal görüntüler, insan tanısı ve oküler fundus operasyonları gibi farklı alanlarda kullanılabilir. Yaşa bağlı makula dejenerasyonu, glokom, diyabetik retinopati ve kardiyovasküler hastalıklar gibi birçok yaygın göz hastalığı retinal görüntülerin yardımıyla teşhis edilebilir. Ne yazık ki bu anormalliklerin teşhis edilmesi, düşük kontrast, düzensiz aydınlatma, bulanık görüntüler ve düşük kaliteli görüntüler nedeniyle zorlu bir görevdir. Öte yandan, retinal görüntüleri kullanan otomatik tespit sistemleri yakın gelecekte oldukça faydalı olacaktır. Bu otomatik tespit sistemleri, oftalmologların iş yükünü azaltabilir ve bu sistem sayesinde hastaların doğru tedaviyi zamanında alabilmeleri sağlanabilir. Bu tezde kan damarı segmentasyonu için H-minima dönüşümü kullanılmıştır. Bu tezin amacı, retinal görüntülerde kan damarı segmentasyonunun yüksek doğruluğunu elde etmektir. Elde edilen sonuçların diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında bu tezde iyi sonuç ve iyi performans elde edilmiştir bilgisayar görü ve görüntü işleme araçlarını kullanarak. Ayrıca simülasyon sonucu için DRIVE ve STARE veri tabanından alınan görüntüler kullanılmıştır.
Retinal images can be used in different areas such as human recognition and ocular fundus operations. Many common eye diseases like; Age-Related Macular Degeneration, Glaucoma, Diabetic Retinopathy and cardiovascular diseases can be diagnosed with the help of these retinal images. Unfortunately diagnosing of these abnormalities is a challenging duty due to low contrast, uneven illumination, blurred images and poor quality images. On the other hand automated detection systems that use retinal images will be highly beneficial in near future. These automated detection systems can decrease the work load of ophthalmologists and with the help of this system patients can receive accurate treatment right on time. In this project most accurate blood vessel segmentation and extraction techniques will be proposed. In this thesis we used the H-minima transform for blood vessel segmentation. The aim of this thesis was to get the high accuracy of blood vessel segmentation in retinal images. In this thesis the good result and good performance was get by using computer vision and image processing tools. We compared our result with other methods. Also for simulation result we will implement on DRIVE and STARE database.