MYO, Bilgisayar Teknolojileri Bölümü Koleksiyonu
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Güncel Gönderiler
Öğe Bilgisayarli tomografi görüntülerinde kolon bölütleme ve şablon eşleme yöntemi ile kolonik polip tespiti(2008) Kiliç, Niyazi; Osman, Onur; Uçan, Osman NuriBu makalede, bilgisayarlı tomografi (BT) görüntülerinde kolonik poliplerin tespit edilmesi için yeni bir bilgisayar destekli tespit (BDT) sistemi geliştirilmiştir. Önerilen BDT sistemi ile önce hücresel yapay sinir ağları (HYSA) kullanılarak BT görüntülerinden kolon bölgesi çıkarılmıştır. Bölütleme performansının yükseltilmesi için HYSA’nın A, B ve I şablon parametreleri genetik algoritma ile eniyilenmiştir. Her bir BT görüntüsün ilgili kolon bölgeleri bir araya getirilerek üç boyutlu kolon bölgesi görüntüsü oluşturulmuştur. Bu görüntüler üzerinde 4 katmanlı 12 12 × boyutunda üç boyutlu küresel şablonlar çalıştırılarak kolonik polipler tespit edilmiştir. Bu çalışmada; 15 tane kolonik polip içeren 11 hastaya ait toplam 1148 BT görüntüsü değerlendirilmiştir. Önerilen BDT sisteminin tespit duyarlılığı %100 ve hasta başına düşen yanlış pozitif (YP) oranı 10’dur.Öğe Kesme ve paketleme problemleri üzerine bir inceleme(İstanbul Ticaret Üniversitesi, 2015) Onursal, Fatma SerabCam, kağıt, tekstil, ağaç, metal, mermer, mobilya v.s. gibi sektörlerde görülen, uygun boyuttaki ana malzemenin seçimi, uygun kesim planlarının oluşturulabilmesi, bir seferde daha fazla ürünü bir yerden diğerine taşıma ve ürünleri palet, konteynır, kutu, araç, v.b. içersine yerleştirme problemleri, literatürde “Kesme ve Paketleme Problemleri” olarak birlikte ele alınmaktadır. Bu sektörlerde faaliyet gösteren işletmelerin maliyetleri düşürme çalışmalarında ana malzemenin en verimli şekilde kullanılması ve kesme kaybının en küçüklenmesi temel problemlerden biridir. Maliyetleri en küçüklemek adına yapılan araştırmalara ışık tutmak amacıyla kesme ve paketleme problemleri gruplandırılarak her grup içindeki çalışmalar da ayrıca tasnif edilmiştir. Bu çalışmadaki amaç, az çalışılan alanların önemini vurgulayarak dikkatleri bu alanlara çekmek ve araştırmalarda kullanılabilecek çözüm tekniklerinde üzerinde durulması gerekli faktörlerin benimsenmesini sağlamaktır.Öğe Mammographic mass detection using a mass template(Korean Radiological Soc., 2005) Özekes, Serhat; Osman, Onur; Camurcu, Ali YılmazObjective: The purpose of this study was to develop a new method for automated mass detection in digital mammographic images using templates. Materials and Methods: Masses were detected using a two steps process. First, the pixels in the mammogram images were scanned in 8 directions, and regions of interest (ROI) were identified using various thresholds. Then, a mass template was used to categorize the ROI as true masses or non-masses based on their morphologies. Each pixel of a ROI was scanned with a mass template to determine whether there was a shape (part of a ROI) similar to the mass in the template. The similarity was controlled using two thresholds. If a shape was detected, then the coordinates of the shape were recorded as part of a true mass. To test the system's efficiency, we applied this process to 52 mammogram images from the Mammographic Image Analysis Society (MIAS) database. Results: Three hundred and thirty-two ROI were identified using the ROI specification methods. These ROI were classified using three templates whose diameters were 10, 20 and 30 pixels. The results of this experiment showed that using the templates with these diameters achieved sensitivities of 93%, 90% and 81% with 1.3, 0.7 and 0.33 false positives per image respectively. Conclusion: These results indicate that the detection performance of this template based algorithm is satisfactory, and may improve the performance of computer-aided analysis of mammographic images and early diagnosis of mammographic masses.Öğe A New Approach For Residual Gravity Anomaly Profile Interpretations: Forced Neural Network (FNN)(Editrice Compositori Bologna, 2006) Osman, Onur; Albora, A. Muhittin; Uçan, Osman NuriThis paper presents a new approach for interpretation of residual gravity anomaly profiles, assuming horizontal cylinders as source. The new method, called Forced Neural Network (FNN), is introduced to determine the underground structure parameters which cause the anomalies. New technologies are improved to detect the borders If geological bodies in a reliable way. In a first phase one neuron is used to model the system and a back propagation algorithm is applied to find the density difference. In a second phase, density differences are quantified and a mean square error is computed. This process is iterated until the mean square error is small enough. After obtaining reliable results in the case of synthetic data, to simulate real data, the real case of the Gulf of Mexico gravity anomaly map, which has the form of anticline structure, is examined. Gravity anomaly values from a cross section of this real case, result to be very close to those obtained with the proposed method.
