KARAR AĞAÇLARI VE FRAKTAL ANALİZ KULLANARAK HİSTOPATOLOJİK İMGELERİN SINIFLANDIRILMASI

Yıl 2007, Cilt: 22 Sayı: 4, 0 - , 15.02.2013

İbrahim Türkoğlu Suat Toraman

Öz

Bu çalışmada, histopatolojik imgelerden çeşitli hastalıkların tanınması işleminde, hekime yardımcı olacak vekolaylık sağlayacak bir karar destek sistemi tasarlanmıştır. Geliştirilen karar destek sistemi, örüntü tanımatemellidir. Örüntü tanıma sürecinin, özellik çıkarım aşaması Fraktal analiz ve sınıflandırma aşaması içinse kararağaçları kullanılmıştır. Hepatitli hastaların histopatolojik imgeleri ile geliştirilen sistemin başarısıdeğerlendirilmiştir. 50 hasta verisi üzerinde geliştirilen sistemin doğruluk yüzdesi %92 olarak bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

Örüntü tanıma, histopatoloji, fraktal analiz, karar ağaçları, uzman sistem.

Kaynakça

• Pitas I., Digital image processing algorithms
• and applications, John Wiley&Sons Inc., 2000.
• Gonzalez R.C., Woods R.E., Digital image
• processing, Prentice Hall, 2002.
• Giansanti R., Fumelli P., Passerini G.,et al.,
• “Imaging system for retinal change evaluation”,
• IPA97 Conference, Pub.No. 443, 1997.
• Kara S., Şener F., Okandan M., et al., “Patolojik
• doku örneklerinin bilgisayar tabanlı analizi”, 246-
• , SIU, 2003.
• Petersen M.E., Arts T., “Recognition of
• radiopaque markers in X-ray images using a
• neural network as nonlinear fitler”, Pattern
• Recognition Letters, 20(5), 521-533, May, 1999.
• Esgiar A.N., Sharif B.S., Naguib R.N.G., et al.,
• “Texture descriptions and classification for
• pathological analysis of cancerous colonic
• mucosa”, 7th International Conference on
• Image Processing And Its Applications, 1(13-
• , 335-338, 1999.
• Bauer W., Mackezie C.D., “Cancer detection via
• determination of fraktal cell dimension”, Pattern
• Formation and Solitons, 9506003, 07/1995.
• Esgiar A.N., Naguib R.N.G., Sharif S., et al.,
• “Fraktal Analysis in the Detection of Colonic
• Cancer Images”, IEEE Transactıons on
• Informatıon Technology in Bıomedıcıne, 6(1),
• March 2002.
• Tzanakou E.M., Supervised and unsupervised
• pattern recognition, CRC Press LLC, 2000.
• Rangayyan R. M., Nguyen T. M., “Pattern
• classification of breast masses via fraktal analysis
• of their contours”, International Congress
• Series, 1281, 1041-1046, 2005.
• Chen D., Chang R., Chen C., et al., “Classification
• of breast ultrason images using fraktal feature”,
• Journal of Clinical Imaging, 29, 235-245, 2005.
• Hotta N., Otsuka K., Murakami S., et al., “Fraktal
• analysis of heart rate variability and mortality in
• elderly community-dwelling people – Logitudinal
• Investigation fort he Longevity and Aging in
• Hokkaido County (LILAC) study”, Biomedicine
• & Pharmacothcrapy, 59, 45-48, 2005.
• Masugi M., “Multi-fraktal analysis of IP-network
• traffic based on a hierarchical clustering
• approach”, Communications in Nonlinear
• Science and Numerical Simulation, 12(7),
• -1325, 2006.
• Huang K., Murphy R.F., “Automated
• classification of subcellular patterns in multicell
• images without segmentation inti single cells”,
• IEEE Transactions on Medical Imaging,
• (3), 478 – 485, 1993.
• Türkoğlu İ., Arslan A., İlkay E., “Kalp kapak
• hastalıklarının teşhisi için bir karar destek
• sistemi”, Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri
• Enstitüsü Dergisi, 6(2) , 57-64 , Temmuz , 2002.
• Dell’Acqua F., Gamba P., Trianni G., “Semiautomatic
• choice of scale-dependent features for
• satellite SAR image classification”, Pattern
• Recognition Letters, 27, 244-251, 2006.
• Gamanya R., De Maeyer P., De Dapper M., “An
• automated satellite image classification desing
• using object-oriented segmentation algorithms:A
• move towards standardization”, Expert Systems
• with Applicatons, 32(2), 616-624, 2007.
• Mitchell T.M., Machine learning, MIT press and
• the McGraw-Hill Companies Inc., Singapore,
• -
• Türkoğlu İ., Arslan A., ve İlkay E., “A pattern
• recognition system for diagnose of the heart
• mitral valve diseases based on wavelet packet and
• neural network”, Fırat Üniversitesi Fen ve
• Mühendislik Bilimleri Dergisi,14(1),1-10, 2002.
• Yenerman M., Genel Patoloji, Nobel Tıp
• Kitabevleri, İstanbul, 1994.
• Herbert J.F., Cameron J.L., Matthew W.D., “Is
• There Meaning in Fractal Analysis?”,
• Complexity International, 6, 1999.
• Foroutan-pour K., Dutilleul P., Smith D.L.,
• “Advances in the implementation of the boxcounting
• method of fraktal dimension
• estimation”, Applied mathematics and
• computation, 105, 195-210, 1999.
• Gürsakal N., Oğuzlar A., Şentürk A., “Döviz Kuru
• Grafiklerinin Fraktal Boyutlarının Belirlenmesi”,
• III. Ulusal Ekonometri ve İstatistik
• Sempozyumu Bildirileri, Bursa, 1997
• Sugumaran V., Muralidharan V., Ramachandran
• K.I., “Feature selection using Decision Tree and
• classification through Proximal Support Vector
• Machine for fault diagnostics of roller bearing”,
• Mechanical Systems and Signal Processing,
• (2), 930-942, 2007.
• Karmeshu, Entropy Measures, Maximum
• Entropy Principle and Emerging Applications,
• SpringerVerlag, Berlin Heidelberg, NewYork,
• -