TY - JOUR T1 - Yanık Görüntülerinin Bulanık Kümelenmesinde Uzaklık Ölçülerinin Başarımlarının Değerlendirilmesi TT - Performance Evaluation of Distance Metrics on Fuzzy Clustering of Burn Images AU - Akbaş, Yeşim AU - Berber, Tolga PY - 2020 DA - May DO - 10.21205/deufmd.2020226529 JF - Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi JO - DEUFMD PB - Dokuz Eylul University WT - DergiPark SN - 1302-9304 SP - 639 EP - 647 VL - 22 IS - 65 LA - tr AB - Dünya Sağlık Örgütü yanık nedeni ile gerçekleşenölümlerin sayısını yaklaşık 265.000 olarak belirlemiştir. Bu sayı, yanıktedavisinin ne denli önemli olduğunu gözler önüne sermektedir. Yanık / normalcilt bölgesi, yanık tedavisinin planlanmasında saptanması gereken en önemliparametrelerden biridir.Bu çalışmada, Karadeniz Teknik Üniversitesi Tıp FakültesiFarabi Hastanesi yanık ünitesinin yanık yarası veri setinden 10 görüntüseçilmiş ve bu görüntülere yanık / normal cildi belirlemek için bulanıkkümeleme yöntemi kullanılmıştır. Görüntü kümeleme yöntemlerinde en sıkkullanılan uzaklık ölçüsü Öklid uzaklığı olmasına rağmen, bu çalışmada farklıuzaklık ölçülerinin yanık görüntülerinin kümelenmesi üzerindeki etkileriniincelenmiştir. Farklı küme sayıları için C = [2, 20] Bulanık C ortalamayaklaşımında kullanılacak Öklid, Manhattan, Jaccard, Kosinüs, Chebyshev,Minkowski uzaklık ölçülerinin kümeleme başarımları incelenmiştir. Uzaklıkölçülerinin performansları PBMF, Bölme Katsayısı, Bağlılık ve Ayrılıkgeçerlilik indeksleri ile değerlendirilmesi sonucunda en iyi kümelemeye, Kosinüsuzaklık ölçüsü ve 8 küme sayısı ile ulaşılmıştır. KW - Yanık Görüntüleri KW - Bulanık C Ortalama KW - Uzaklık Ölçüleri N2 - The WorldHealth Organization determined the annual number of deaths caused by burn isapproximately 265,000. This number clearly reveals the importance of burn wounddiagnosis. Determining the burn/normal skin region is the one of the mostimportant parameters which are needed to be determined in the planning of burnwound treatment.In this study, fuzzy clusteringmethod have been used to determine the burn / normal skin. We selected 40images, from the burn wound image dataset of the burn unit of the KaradenizTechnical University Faculty of Medicine Farabi Hospital. Although Euclideandistance is the most commonly used distance metric in image clustering methods,we examined the effects of different distance metrics on the clustering of burnwounds, in this study. We have evaluated the clustering performance ofEuclidean, Mahattan, Jaccard, Cosine, Chebyshev, Minkowski distance metrics.Wemeasured the performance of the distance metrics in terms of PBMF, PartitionCoefficient, Cohesion and Separation validity indexes. As a result, we foundthat the Cosine distance metric gives the best result with 3 clusters. CR - [1] “WHO | Burns,” World Health Organization, 2017. http://www.who.int/violence_injury_prevention/other_injury/burns/en/. (Erişim Tarihi: 12-Nov-2018). CR - [2] G. E. Meyer, J. C. Neto, D. D. Jones, and T. W. Hindman, 2004. Intensified fuzzy clusters for classifying plant, soil, and residue regions of interest from color images, Comput. Electron. Agric., vol. 42, no. 3, pp 161–180. DOI: 10.1016/j.compag.2003.08.002. CR - [3] J. C. Neto, G. E. Meyer, and D. D. Jones, 2006. Individual leaf extractions from young canopy images using Gustafson-Kessel clustering and a genetic algorithm, Comput. Electron. Agric., vol. 51, no. 1–2, pp. 66–85. DOI: 10.1016/j.compag.2005.11.002. CR - [4] S. Chen and D. Zhang, 2004. Robust image segmentation using FCM with spatial constraints based on new kernel-induced distance measure, IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. Part B Cybern., vol. 34, no. 4, pp. 1907–1916.DOI: 10.1109/TSMCB.2004.831165 CR - [5] K. S. Chuang, H. L. Tzeng, S. Chen, J. Wu, and T. J. Chen, 2006. Fuzzy c-means clustering with spatial information for image segmentation, Comput. Med. Imaging Graph., vol. 30, no. 1, pp. 9–15. DOI: 10.1016/j.compmedimag.2005.10.001 CR - [6] H. Huang, F. Meng, S. Zhou, F. Jiang, and G. Manogaran, 2019. Brain Image Segmentation Based on FCM Clustering Algorithm and Rough Set, IEEE Access, vol. 7, pp. 12386–12396. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2893063 CR - [7] A. H. M. J. I. Barbhuiya and K. Hemachandran, 2018. Hybrid Image Segmentation Model using KM, FCM, Wavelet KM and Wavelet FCM Techniques, Int. J. Comput. Sci. Eng., vol. 6, no. 9, pp. 315–323. DOI: 10.26438/ijcse/v6i9.315323 CR - [8] R. Mandal, M. Gupta, and C. Kar, 2016. Automated ROI detection for histological image using fuzzy c-means and K-means algorithm, Int. Conf. Electr. Electron. Optim. Tech. ICEEOT 2016, pp. 1173–1178. DOI: 10.1109/ICEEOT.2016.7754869 CR - [9] V. V K and S. Mathew, 2016. An Accurate Method of Breast Cancer Detection from Ultra Sound images Using Probabilistic Fuzzy Clustering Algorithm, IEEE Int. Conf. Commun. Syst. Networks, no. July, pp. 231–23. CR - [10] A. S. Shankar, A. Asokan, and D. Sivakumar, 2016. Brain Tumor Classification Using Gustafson-Kessel (G-K) Fuzzy Clustering Algorithm, Int. J. Latest Eng. Res. Appl., vol. 01, no. 05, pp. 68–72. CR - [11] S. R. Kannan, S. Ramathilagam, R. Devi, and E. Hines, 2012. Strong fuzzy c-means in medical image data analysis, J. Syst. Softw., vol. 85, no. 11, pp. 2425–2438. DOI: 10.1016/j.jss.2011.12.020 CR - [12] M. N. Ahmed, S. M. Yamany, N. Mohamed, A. A. Farag, and T. Moriarty, 2002. A modified fuzzy C-means algorithm for bias field estimation and segmentation of MRI data, IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 21, no. 3, pp. 193–199. DOI: 10.1109/42.996338 CR - [13] D. Q. Zhang and S. C. Chen, 2004. A novel kernelized fuzzy C-means algorithm with application in medical image segmentation, Artif. Intell. Med., vol. 32, no. 1, pp. 37–50. DOI: 10.1016/j.artmed.2004.01.012 CR - [14] J. C. Dunn, 1974. A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters, J. Cybern., vol. 3, no. 3, pp. 32–57. DOI: 10.1080/01969727308546046 CR - [15] J. C. Bezdek, 1980. A Convergence Theorem for the Fuzzy ISODATA Clustering Algorithms, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. PAMI-2, no. 1, pp. 1–8.DOI: 10.1109/TPAMI.1980.4766964 CR - [16] F. Hoppner, F. Klawonn, R. Kruse, and T. Runkler, 2000. Fuzzy Cluster Analysis: Methods for Classification, Data Analysis and Image Recognition, J. Oper. Res. Soc., vol. 51, no. 6, p. 769. DOI: 10.2307/254022 CR - [17] V. S. Moertini, “Introduction To Five Data Clustering Algorithms,” Integral, vol. 7, no. 2, pp. 87–96, 2002. CR - [18] M. K. Pakhira, S. Bandyopadhyay, and U. Maulik, 2004. Validity index for crisp and fuzzy clusters, Pattern Recognit., vol. 37, no. 3, pp. 487–501. DOI: 10.1016/j.patcog.2003.06.005 CR - [19] W. Wang and Y. Zhang, 2007. On fuzzy cluster validity indices, Fuzzy Sets Syst., vol. 158, no. 19, pp. 2095–2117. DOI: 10.1016/j.fss.2007.03.004 UR - https://doi.org/10.21205/deufmd.2020226529 L1 - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1096146 ER -