Görüntü işleme tekniklerini kullanarak fundus retina görüntülerinde kan damarlarının bölütlenmesi

Abstract

Retinal görüntüler, insan tanısı ve oküler fundus operasyonları gibi farklıalanlarda kullanılabilir. Yaşa bağlı makula dejenerasyonu, glokom, diyabetikretinopati ve kardiyovasküler hastalıklar gibi birçok yaygın göz hastalığı retinalgörüntülerin yardımıyla teşhis edilebilir. Ne yazık ki bu anormalliklerin teşhisedilmesi, düşük kontrast, düzensiz aydınlatma, bulanık görüntüler ve düşükkaliteli görüntüler nedeniyle zorlu bir görevdir. Öte yandan, retinal görüntülerikullanan otomatik tespit sistemleri yakın gelecekte oldukça faydalı olacaktır. Buotomatik tespit sistemleri, oftalmologların iş yükünü azaltabilir ve bu sistemsayesinde hastaların doğru tedaviyi zamanında alabilmeleri sağlanabilir. Bu tezdekan damarı segmentasyonu için H-minima dönüşümü kullanılmıştır. Bu tezinamacı, retinal görüntülerde kan damarı segmentasyonunun yüksek doğruluğunuelde etmektir. Elde edilen sonuçların diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında butezde iyi sonuç ve iyi performans elde edilmiştir bilgisayar görü ve görüntü işlemearaçlarını kullanarak. Ayrıca simülasyon sonucu için DRIVE ve STARE veritabanından alınan görüntüler kullanılmıştır.

Retinal images can be used in different areas such as human recognition andocular fundus operations. Many common eye diseases like; Age-Related MacularDegeneration, Glaucoma, Diabetic Retinopathy and cardiovascular diseases canbe diagnosed with the help of these retinal images. Unfortunately diagnosing ofthese abnormalities is a challenging duty due to low contrast, uneven illumination,blurred images and poor quality images. On the other hand automated detectionsystems that use retinal images will be highly beneficial in near future. Theseautomated detection systems can decrease the work load of ophthalmologists andwith the help of this system patients can receive accurate treatment right on time.In this project most accurate blood vessel segmentation and extraction techniqueswill be proposed. In this thesis we used the H-minima transform for blood vesselsegmentation. The aim of this thesis was to get the high accuracy of blood vesselsegmentation in retinal images. In this thesis the good result and goodperformance was get by using computer vision and image processing tools. Wecompared our result with other methods. Also for simulation result we willimplement on DRIVE and STARE database.