Görüntü işleme teknikleri kullanılarak anizokori hastalığının teşhisi

Abstract

Göz bebeğindeki anomaliler bir çok hastalığın belirtisi olabilir. Bu hastalıklardan biri olan Anizokori, iki göz bebeği büyüklüğünde bir eşitsizlik olma durumu ile karakterize edilmektedir. Anizokori normal popülasyonun %20'sinde görülen yaygın bir durumdur. Bu tez çalışmasında, sayısal görüntü üzerinde MATLAB hesaplama ortamı kullanılarak uygulanan görüntü işleme teknikleri ile her iki göz bebeğinin tespiti ve büyüklük karşılaştırması gerçekleştirilmekte ve elde edilen sonuçlar ışığında Anizokori durumu olup olmadığının belirlenmesi için bir algoritma önerilmektedir. Söz konusu çalışmada giriş verisi ve test amaçlı kullanılmak üzere görüntüler Siblings Image Database ve İnternet ortamından temin edilmiştir. Bu yüksek lisans tezi sayısal görüntü işleme problemiyle ağırlıklı olarak belirlenen ilgi nesnelerinin lokalizasyonunu kapsamaktadır. Sayısal bir görüntüdeki yüz ve göz çifti lokalizasyonu, göz bebeği tespiti ve ölçümü yapılarak belirlenmektedir. Bu tez çalışması, görüntü işleme algoritması kullanılarak, göz bebeğinin tespiti ve ölçümünün tıp ve psikoloji tanılarında nasıl kullanılabileceğini anlamaya yönelik fikir ortaya koymuş bir çalışmadır.

Human pupil abnormalities can be an indicator of many diseases. Anisocoria is a common condition that has been estimated at 20% of the normal population. It is specified by inequality in the size of the pupils of the eyes. This master thesis proposes an anisocoria determining algorithm from a digital image by using the MATLAB computing environment that involves the usage of MATLAB Computer Vision and image processing. The image used as input data is an image that has been fetched from Siblings Image Database. An input image where anisocoria is present has been downloaded from the Internet. This master thesis deals with the problem of digital image processing, mainly with localization of determined interest objects. As application area, the face and eye-pair localization in a digital image has been chosen with continuing in pupil detection and measurement. The thesis suggests an idea of understanding how pupil detection and measurement can be used in medical and psychology diagnostics by using a simple algorithm.