DSpace@Çankaya

Automatic detection of breast cancer in mammogram images

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.author Alsarori, Faozia Ali Saif
dc.date.accessioned 2014-09-25T13:53:53Z
dc.date.available 2014-09-25T13:53:53Z
dc.date.issued 2013-09-09
dc.identifier.citation ALSARORİ, F.A.S. (2013). Automatic detection of breast cancer in mammogram images. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi. Ankara: Çankaya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. tr_TR
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.12416/170
dc.description.abstract The aim of this thesis research is to harness the great potential of image processing techniques which have evolved significantly in the last years, to build an automatic system to detect and diagnose breast cancer in the digital mammographic images in order to help those interested people in this domain, such as radiologists and specialists in oncology and to improve their performance by reducing error rates of breast cancer diagnosis. Since segmentation and extracting the effective features of mammograms play a major role to isolate and classify suspicious regions which can be subject to cancer, in this work, we focus on abnormality detection using seed-based region growing(SBRG) and Multi-thresholding OTSU's method to segment the region of interest (ROI). Then the texture features of the segmented ROI are extracted which are used to classify the ROI as normal or abnormal tissue by using an Artificial Neural Network (ANN). This system can correctly classify the tested region by a rate of 93.80%. tr_TR
dc.description.abstract Bu tezin amacı son yıllarda belirgin ölçüde gelişen görüntü işleme tekniklerinin kullanarak, onkolojide radyolog ve uzmanlar gibi bu alanda bulunan ilgili insanlara yardımcı olmak amacıyla ve göğüs kanseri teşhis hatası oranını düşürerek performansını arttırmaya yönelik dijital mamografi görüntülerinde meme kanseri tespit ve teşhis etmek için otomatik bir sistemi oluşturmaktır.Kanser ile ilişkili olabilecek şüpheli bölgelerin izole edilmesi ve sınıflandırılmasında mamogramların vetkin özelliklerinin segmentasyonu ve ayıklanmasının önemli bir rol oynamasından dolayı bu çalışmamızda anormalliklerin teşhisinde tohum temelli bölgesel büyümeye (SBRG) odaklanarak ilgili bölgeyi (ROI) segmente etmek için OTSU yönteminin çoklu eşiklemesine odaklandık. Daha sonra da ROI’nin segmente edilen doku özellikleri ayıklanarak, ROI’nin normal ya da anormal doku olduğunu tanımlamak bir Yapay Sinir Ağı (ANN)’nı kullandık. Bu sistem test edilen bölgeyi % 93.80’lik bir oranla doğru olarak sınıflandırabilmektedir tr_TR
dc.language.iso en tr_TR
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject Automatic Breast Cancer Detection tr_TR
dc.subject Computer Aided Diagnosis tr_TR
dc.subject Mammogram Images tr_TR
dc.subject Otomatik Göğüs Kanseri Tespiti tr_TR
dc.subject Bilgisayar Destekli Teşhis tr_TR
dc.subject Mamogram Görüntüleri tr_TR
dc.subject Yapay Sinir Ağları tr_TR
dc.title Automatic detection of breast cancer in mammogram images tr_TR
dc.type Thesis tr_TR
dc.contributor.department Çankaya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü tr_TR


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster