Κατηγοροποίηση μαγνητικών τομογραφιών με DSPs
Είναι ενδιαφέρουσα αλλά συνάμα δύσκολη η ανάλυση ιατρικών εικόνων, επειδή υπάρχουν πολύ μικρές διακυμάνσεις και μεγάλος όγκος δεδομένων για επεξεργασία. Είναι αρκετά δύσκολο να αναπτυχθεί ένα αυτοματοποιημένο σύστημα αναγνώρισης, το οποίο θα μπορούσε να επεξεργάζεται μεγάλο όγκο πληροφοριών των ασθε...
| Κύριος συγγραφέας: | |
|---|---|
| Άλλοι συγγραφείς: | |
| Μορφή: | Thesis |
| Γλώσσα: | Greek |
| Έκδοση: |
2015
|
| Θέματα: | |
| Διαθέσιμο Online: | http://hdl.handle.net/10889/8282 |
| id |
nemertes-10889-8282 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
nemertes-10889-82822022-09-05T11:16:37Z Κατηγοροποίηση μαγνητικών τομογραφιών με DSPs Τσάμπρας, Λάμπρος Ζυγούρης, Ευάγγελος Φωτόπουλος, Σπυρίδων Ζυγούρης, Ευάγγελος Οικονόμου, Γεώργιος Tsampras, Lampros Παθήσεις γόνατος Υπερεικονοστοιχεία Γενετικοί αλγόριθμοι Θολή λογική Πίσω χιαστός ANFIS HMRF-EM Knee diseases Turbopixel HMM Genetic algorithms Turbopixels Superpixels MRI knee Mean shift Fuzzy logic 616.075 48 Είναι ενδιαφέρουσα αλλά συνάμα δύσκολη η ανάλυση ιατρικών εικόνων, επειδή υπάρχουν πολύ μικρές διακυμάνσεις και μεγάλος όγκος δεδομένων για επεξεργασία. Είναι αρκετά δύσκολο να αναπτυχθεί ένα αυτοματοποιημένο σύστημα αναγνώρισης, το οποίο θα μπορούσε να επεξεργάζεται μεγάλο όγκο πληροφοριών των ασθενών και να παρέχει μια σωστή εκτίμηση. Στην ιατρική, η συμβατική διαγνωστική μέθοδος για εικόνες MR γονάτου για αναγνώριση ανωμαλιών, είναι από την επίβλεψη έμπειρων ιατρών. Η τεχνική της ασαφούς λογικής είναι πιο ακριβής, αλλά αυτό εξαρτάται πλήρως από τη γνώση των εμπειρογνωμόνων, η οποία μπορεί να μην είναι πάντα διαθέσιμη. Στη παρούσα εργασία, τμηματοποιούμε την MR εικόνα του γονάτου με την τεχνική Mean Shift, αναγνωρίζουμε τα κύρια μέρη με τη βοήθεια των ΗΜRF και τέλος εκπαιδεύουμε ταξινομητή ANFIS. Η απόδοση του ταξινομητή ANFIS αξιολογήθηκε όσον αφορά την απόδοση της εκαπαίδευσης και της ακρίβειας ταξινόμησης. Επιβεβαιώθηκε ότι ο ταξινομητής είχε μεγάλη ακρίβεια στην ανίχνευση ανωμαλιών στις ακτινογραφίες Στην εργασία αυτή περιγράφεται η προτεινόμενη στρατηγική για την διάγνωση ανωμαλιών στις εικόνες μαγνητικής τομογραφίας γόνατος. It is a challenging task to analyze medical images because there are very minute variations & larger data set for analysis. It is a quite difficult to develop an automated recognition system which could process on a large information of patient and provide a correct estimation. The conventional method in medicine for knee MR images classification and diseases detection is by human inspection. Fuzzy logic technique is more accurate but it fully depends on expert knowledge, which may not always available. Here we extract the feature using Mean Shift segmentation and region recognition with HMRF and after that training using the ANFIS tool. The performance of the ANFIS classifier was evaluated in terms of training performance and classification accuracy. Here the result confirmed that the proposed ANFIS classifier with high accuracy in detecting the knee diseases. This work describes the proposed strategy to medical image classification of patient’s MRI scan images of the knee. 2015-02-05T15:05:44Z 2015-02-05T15:05:44Z 2014-09-25 2015-02-05 Thesis http://hdl.handle.net/10889/8282 gr 0 application/pdf |
| institution |
UPatras |
| collection |
Nemertes |
| language |
Greek |
| topic |
Παθήσεις γόνατος Υπερεικονοστοιχεία Γενετικοί αλγόριθμοι Θολή λογική Πίσω χιαστός ANFIS HMRF-EM Knee diseases Turbopixel HMM Genetic algorithms Turbopixels Superpixels MRI knee Mean shift Fuzzy logic 616.075 48 |
| spellingShingle |
Παθήσεις γόνατος Υπερεικονοστοιχεία Γενετικοί αλγόριθμοι Θολή λογική Πίσω χιαστός ANFIS HMRF-EM Knee diseases Turbopixel HMM Genetic algorithms Turbopixels Superpixels MRI knee Mean shift Fuzzy logic 616.075 48 Τσάμπρας, Λάμπρος Κατηγοροποίηση μαγνητικών τομογραφιών με DSPs |
| description |
Είναι ενδιαφέρουσα αλλά συνάμα δύσκολη η ανάλυση ιατρικών εικόνων, επειδή υπάρχουν πολύ μικρές διακυμάνσεις και μεγάλος όγκος δεδομένων για επεξεργασία. Είναι αρκετά δύσκολο να αναπτυχθεί ένα αυτοματοποιημένο σύστημα αναγνώρισης, το οποίο θα μπορούσε να επεξεργάζεται μεγάλο όγκο πληροφοριών των ασθενών και να παρέχει μια σωστή εκτίμηση. Στην ιατρική, η συμβατική διαγνωστική μέθοδος για εικόνες MR γονάτου για αναγνώριση ανωμαλιών, είναι από την επίβλεψη έμπειρων ιατρών. Η τεχνική της ασαφούς λογικής είναι πιο ακριβής, αλλά αυτό εξαρτάται πλήρως από τη γνώση των εμπειρογνωμόνων, η οποία μπορεί να μην είναι πάντα διαθέσιμη. Στη παρούσα εργασία, τμηματοποιούμε την MR εικόνα του γονάτου με την τεχνική Mean Shift, αναγνωρίζουμε τα κύρια μέρη με τη βοήθεια των ΗΜRF και τέλος εκπαιδεύουμε ταξινομητή ANFIS. Η απόδοση του ταξινομητή ANFIS αξιολογήθηκε όσον αφορά την απόδοση της εκαπαίδευσης και της ακρίβειας ταξινόμησης. Επιβεβαιώθηκε ότι ο ταξινομητής είχε μεγάλη ακρίβεια στην ανίχνευση ανωμαλιών στις ακτινογραφίες Στην εργασία αυτή περιγράφεται η προτεινόμενη στρατηγική για την διάγνωση ανωμαλιών στις εικόνες μαγνητικής τομογραφίας γόνατος. |
| author2 |
Ζυγούρης, Ευάγγελος |
| author_facet |
Ζυγούρης, Ευάγγελος Τσάμπρας, Λάμπρος |
| format |
Thesis |
| author |
Τσάμπρας, Λάμπρος |
| author_sort |
Τσάμπρας, Λάμπρος |
| title |
Κατηγοροποίηση μαγνητικών τομογραφιών με DSPs |
| title_short |
Κατηγοροποίηση μαγνητικών τομογραφιών με DSPs |
| title_full |
Κατηγοροποίηση μαγνητικών τομογραφιών με DSPs |
| title_fullStr |
Κατηγοροποίηση μαγνητικών τομογραφιών με DSPs |
| title_full_unstemmed |
Κατηγοροποίηση μαγνητικών τομογραφιών με DSPs |
| title_sort |
κατηγοροποίηση μαγνητικών τομογραφιών με dsps |
| publishDate |
2015 |
| url |
http://hdl.handle.net/10889/8282 |
| work_keys_str_mv |
AT tsampraslampros katēgoropoiēsēmagnētikōntomographiōnmedsps |
| _version_ |
1771297202591760384 |
