| dc.creator |
Yenialp, Erdal,
1977-
author
79140 |
|
| dc.creator |
Kalkan, Habil,
1979-
thesis advisor
79141 |
|
| dc.creator |
Süleyman Demirel Üniversitesi.
Fen Bilimleri Enstitüsü.
Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı.
9114
issuing body |
|
| dc.date |
2013. |
|
| dc.identifier |
http://tez.sdu.edu.tr/Tezler/TF02485.pdf |
|
| dc.description |
Tıp alanında patolojik incelemeler kanser hastalığı teşhisinde önemli bir yere sahiptir. Günümüzde doktorlara yardımcı bilgisayarlı sistemlerin doğru teşhiste ve daha çok vakayı incelemede büyük rolünün olduğu herkes tarafından bilinmektedir. Bizim çalışmamızın amacı ise tıbbi patolojide böyle bir sistemin ilk aşaması olan patolojik medikal görüntülerin bölütlenmesidir. Buradaki problem, elde edilen görüntü verilerinin büyük olması ve hesaplama sürelerinin günümüz bilgisayarları ile oldukça uzun sürelerde tamamlanmasıdır.Çalışmamızda histopatolojik görüntü bölütlenmesinde yaygın olarak kullanılan k-ortalamar, k-merkezler ve DBSCAN algoritmaları ile çalışma yapılmıştır. Bu algoritmalardaki hesaplamalar Nvidia CUDA teknolojisi ile grafik kartı üzerinde paralel olarak yapılmış ve böylece daha hızlı bölütleme sonuçları elde edilmiştir.Yapılan paralel hesaplama denemelerinde k-ortalamalar algoritması ile %98 hassasiyet, %88 doğrulukla 118 kata, k-merkezler algoritması ile %98 hassasiyet, %94 doğrulukla 4578 kata, DBSCAN algoritması ile %98 hassasiyet, %93 doğrulukla 2 kata kadar hız kazancı elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: K-Ortalamalar, K-Merkezler, DBSCAN, CUDA, Paralel Programlama, Medikal Görüntü. |
|
| dc.description |
Pathological examination has an important role in the diagnosis of cancer disease in medicine field. Today, it is obvious that the computerized systems have a huge role in exact diagnosis of the disease and even more in the examination of the case. The aim of our study is the segmentation of the medical images in pathology which is the first phase of such a system. Yet the problem is here that the calculation of the duration of the resulting image data can be large and last very long periods of time with today's computers.In our study; k-centers, k-means and DBSCAN algorithms which are widely-used in pathological image segmentation were used. These algorithms were implemented in parallel approach on the graphics card with the Nvidia CUDA technology and thus faster segmentation results were obtained.Parallel computing with the k-means algorithm increased the speed to 118 times with the 98% sensitivity and 88% accuracy, with the k-centers algorithm to 4578 times with 98% sensitivity, 94% accuracy, with the DBSCAN algorithms to 2 times with 98% sensitivity and 93% accuracy. Keywords: K-Means, K-Centers, DBSCAN, CUDA, Paralel Programmming, Medical Image. |
|
| dc.description |
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektronik Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı, 2013. |
|
| dc.description |
Kaynakça var. |
|
| dc.description |
Tıp alanında patolojik incelemeler kanser hastalığı teşhisinde önemli bir yere sahiptir. Günümüzde doktorlara yardımcı bilgisayarlı sistemlerin doğru teşhiste ve daha çok vakayı incelemede büyük rolünün olduğu herkes tarafından bilinmektedir. Bizim çalışmamızın amacı ise tıbbi patolojide böyle bir sistemin ilk aşaması olan patolojik medikal görüntülerin bölütlenmesidir. Buradaki problem, elde edilen görüntü verilerinin büyük olması ve hesaplama sürelerinin günümüz bilgisayarları ile oldukça uzun sürelerde tamamlanmasıdır.Çalışmamızda histopatolojik görüntü bölütlenmesinde yaygın olarak kullanılan k-ortalamar, k-merkezler ve DBSCAN algoritmaları ile çalışma yapılmıştır. Bu algoritmalardaki hesaplamalar Nvidia CUDA teknolojisi ile grafik kartı üzerinde paralel olarak yapılmış ve böylece daha hızlı bölütleme sonuçları elde edilmiştir.Yapılan paralel hesaplama denemelerinde k-ortalamalar algoritması ile %98 hassasiyet, %88 doğrulukla 118 kata, k-merkezler algoritması ile %98 hassasiyet, %94 doğrulukla 4578 kata, DBSCAN algoritması ile %98 hassasiyet, %93 doğrulukla 2 kata kadar hız kazancı elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: K-Ortalamalar, K-Merkezler, DBSCAN, CUDA, Paralel Programlama, Medikal Görüntü. |
|
| dc.description |
Pathological examination has an important role in the diagnosis of cancer disease in medicine field. Today, it is obvious that the computerized systems have a huge role in exact diagnosis of the disease and even more in the examination of the case. The aim of our study is the segmentation of the medical images in pathology which is the first phase of such a system. Yet the problem is here that the calculation of the duration of the resulting image data can be large and last very long periods of time with today's computers.In our study; k-centers, k-means and DBSCAN algorithms which are widely-used in pathological image segmentation were used. These algorithms were implemented in parallel approach on the graphics card with the Nvidia CUDA technology and thus faster segmentation results were obtained.Parallel computing with the k-means algorithm increased the speed to 118 times with the 98% sensitivity and 88% accuracy, with the k-centers algorithm to 4578 times with 98% sensitivity, 94% accuracy, with the DBSCAN algorithms to 2 times with 98% sensitivity and 93% accuracy. Keywords: K-Means, K-Centers, DBSCAN, CUDA, Paralel Programmming, Medical Image. |
|
| dc.language |
tur |
|
| dc.publisher |
Isparta : Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, |
|
| dc.subject |
Süleyman Demirel Üniversitesi |
|
| dc.title |
Histopatolojik görüntülerin grafik işlemci kullanılarak bölütlenmesi = Segmentation of histopathological images using graphics processing unit / |
|
| dc.type |
text |
|