Denetimli Sınıflandırma Yöntemleri ile Retinal Kan Damarı Bölütleme

Authors : Zafer YAVUZ, Cemal KÖSE

Pages : 13-24

View : 42 | Download : 8

Publication Date : 2016-06-24

Article Type : Research Paper

Abstract :Retinal fundus görüntülerde kan damarı bölütleme işlemi, diyabetik retinopati, glukoma gibi bazı hastalıkların teşhisi ve ön tanısı için önemli bir aşamadır. Bu çalışmada renkli retinal fundus görüntülerde damar bölütleme amacıyla kullanılan denetimli sınıflandırma yöntemleri uygulamalı olarak karşılaştırılmaktadır. Sınıflandırma işleminden önce kan damarı ve retina arkaplan piksellerini birbirinden ayıracak şekilde damar iyileştirmeye dayalı piksel tabanlı özellik çıkarma işlemi gerçekleştirilir. Daha sonra çıkarılan bu özellikler kullanılarak sınıflandırıcı yardımıyla piksellerin kan damarına ya da arkaplana ait olup olmadığına karar verilir. Denetimli sınıflandırma yöntemi olarak k en yakın komşuluk, Naive Bayes sınıflandırıcı ve destek vektör makinaları kullanılmaktadır. Performans değerlendirmesi için internet üzerinde erişilebilir olan STARE ve DRIVE veritabanları kullanılmaktadır. Sonuç olarak elde edilen başarım değerleri ve işlem süreleri karşılaştırılmıştır. Naive Bayes sınıflandırma yönteminin en hızlı ve destek vektör makinarı yönteminin ise diğerlerine göre daha yüksek başarı sağladığı gözlenmiştir.
Keywords : Denetimli sınıflandırma, k en yakın komşular, Naive Bayes, destek vektör makineleri, öznitelik çıkarma, damar bölütleme, kan damarı iyileştirme

ORIGINAL ARTICLE URL