Seda Arslan TUNCER 1, Ahmet ALKAN 2

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Seda Arslan TUNCER 1, Ahmet ALKAN 2 arslanseda@hotmail.com; aalkan@ksu.edu.tr"

Transkript

1 TROİT NODÜLLERİNİN BÖLGE TABANLI AKTİF ŞEKİL (CONTOUR) YÖNTEMİ İLE BÖLÜTLENMESİ Seda Arslan TUNCER 1, Ahmet ALKAN 2 1 Fırat Üniversitesi Enformatik Bölümü, Elazığ 2 KSÜ Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Kahramanmaraş ÖZET Bu çalışmada MR görüntülerindeki tiroit nodüllerinin bölge tabanlı aktif kontör yöntemi ile bölütlenmesi sunulmuştur. Yöntemin başarımını belirlemek ve karşılaştırmak için elde edilen sonuçlar, manüel olarak elde edilen sonuçlarla karşılaştırılarak yöntemin doğruluğu Zijdenbos Similarity İndex (ZSI) e göre belirlenmiştir. Çalışmada 40 hastanın troit nodüllerini içeren MR görüntüleri kullanılmıştır. Uzmanın belirlediği kesit alanı ile, önerilen bölütleme tekniği ile elde edilen alanların Zijdenbos Similarity İndex(ZSI) indeksleri ortalama % 93 civarında olup Bölge tabanlı aktif kontör yöntemin troit nodüllerinin MR görüntülerinden bölütlenmesinde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler: tiroit nodülü, bölge tabanlı aktif kontör yöntemi, ZSI 1. GİRİŞ Troit bezi boynun tabanına yakın bir yerde, nefes borusunun önünde erkeklerde Adem Elması olarak tabir edilen kıkırdak çıkıntının hemen altında bulunur. Şekil olarak bir kelebeğe benzer, bu kelebeğin kanatları Troit bezinin sağ ve sol loblarını oluşturur. Troit bezindeki sınırları belli olan kitle ya da yumrulara troit nodülü adı verilir. Nodüller tek başına olabilecekleri gibi multinodüler guatr da olduğu gibi birden çok ta olabilir [1]. Son zamanlarda ultrasonografi alanında teknoloji ve deneyim çok geliştiği için çok küçük nodüller de tespit edilebilmekte ve genel popülasyonda nodül sayısı daha yüksek hesaplanmaktadır. Dünya nüfusunun %50 sinden fazlasında tiroit bezinde nodül mevcuttur. Troit nodülleri yaşla birlikte artar. Bu aynı zamanda Troit bezinin de yaşlanması anlamına gelir. Birçok nodül zararsızdır ve tedavi gerektirmez. Ancak tüm nodüllerin yaklaşık % 5 i kanser olma eğilimindedir ve bu nedenle nodüllerin doğru tespiti önemlidir [2]. Genel olarak bir nodülün kanser olma olasılığı düşük olsa da, söz konusu insan hayatı olduğunda bu rakam azımsanamayacağından tüm nodüller hekim tarafından değerlendirilmeli ve belirlenmelidir. Troit nodülleri rutin doktor kontrolleriyle tespit edilebildiği gibi, ultrasonografik inceleme (US)/ doppler US, bilgisayarlı tomografi (BT), manyetik rezonans görüntüleme (MRG), pozitron-emisyon-tomografi (PET)-BT, US rehberliğinde ince iğne aspirasyon biyopsisi (İİAB) gibi yöntemlerle de tespit edilebilmektedir [3]. Tiroit nodül tespitinde en yaygın kullanım ultrasonla kontroldür [4,5]. Tiroit nodüllerinin tespitini önemli hale getiren temel iki unsur, nodülün kanser olasılığı taşıması ve nodülün tiroit hormon düzeyi üzerinde etkili olmasıdır. Bu nedenle literatürde tiroit nodüllerinin tespiti için birçok yöntem kullanılmıştır. Troit nodüllerinin sınıflandırılmasında ve nodüllerin bölütlenmesinde destek vektör makinesi (Support Vector Machine), Karar Ağaçları (Decision Tree) ve Dalgacık Dönüşümü (Wavelet Transform) gibi yöntemler kullanılmıştır [6, 7]. Bunlarla birlikte tiroit nodüllerinin ultrason görüntüleri üzerine kenar çıkarma tabanlı bir yöntem olan gelişmiş Karınca Koloni Algoritması uygulanmıştır [8]. Ayrıca sonografik doku özellikleri kullanılarak, istatistiksel dağılıma dayanan sınıflandırmalar yapılmış ve tiroit nodüllerini tespit etmede, görüntü analiz programları önerilmiştir [9,10,11]. Bu çalışmada tiroit nodüllerinin MR görüntüleri kullanılarak tespitinde bir görüntü bölütleme yöntemi kullanılmıştır. MR görüntüleri ultrason ve CT görüntüleriyle karşılaştırıldığında yumuşak görüntülerde daha yüksek çözünürlüğe sahip olduğundan, çalışmada MR görüntüleri tercih edilmiştir. Bu amaçla tiroit nodüllerine sahip 40 hastadan alınan MR görüntüsü elde edilmiş ve elde edilen görüntülere bölge tabanlı aktif kontör yöntemi uygulanmıştır. Model, kontör sınırına erişmesini başarmak için enerji minimizasyonu tabanlıdır [12,13]. Ayrıca yöntemin kullandığı başlangıç maskesinin ilk yeri yarı otomatik olarak sisteme girilmiştir. Kullanılan metodun troit nodülleri üzerindeki başarımını belirlemek için MR görüntülerinden uzman radyologların manuel olarak elde ettiği sonuçlar ile önerilen bölütleme yöntemiyle elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Her iki yöntemin başarımlarını ölçmek için ZSI kullanılmıştır [14]. Kullanılan yöntemle tiroit nodülleri % 93 ortalama ZSI değeri ile başarılı bir şekilde tespit edilmiştir. Makalenin 2. bölümünde, kullanılan Bölge tabanlı aktif kontör yönteminin tanımı, matematiksel temelleri ve algoritması verilmiştir. 3.bölümde, kullanılan MR görüntülerinin özellikleriyle birlikte hem bölge tabanlı aktif kontör yöntemi hem de manüel olarak elde edilen tiroit nodülleri için ZSI tanımı verilmiştir. 4. Bölümde her iki yöntem için elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı olarak verilmiştir. Son bölümde ise elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. 2. BÖLGE TABANLI AKTİF KONTÖR YÖNTEMİ Görüntü bölütleme, görüntü içinden nesne ayırt etmek için kullanılan temel bir görüntü işleme işlemidir. Görüntü bölütleme yöntemlerinden biri de Chan-Vese tarafından önerilen aktif kontör ve level set kullanmaktır[15]. Level set teorisinde, eğri evrim sırasında istenen kenarlara ve sınırlara doğru hatlarını çeker. Aktif kontör yönteminde ise ilk fikir deforme modeli kullanma ve her iterasyon da enerji fonksiyonunu minimize etmektir. Aktif kontör için kenar tabanlı ve bölge tabanlı olmak üzere iki yöntem kullanılır. Kenar tabanlı metot için bir kenar detektör kullanılırken, bölge 293

2 Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Sempozyumu 2011 tabanlı yöntemde ise kenar bulma yerine arka plan ve ön plan sezilir [16]. Kenar tabanlı yöntemde görüntüde global bir sınırlama olmadığından birçok durumda düzgün bölütleme yapılır. Bölge tabanlı yöntem, ilk yerleştirilen eğri için sağlamlık ve gürültüye duyarsızlık göstermesi yönüyle kenar tabanlı yönteme göre avantajlıdır. Ancak dezavantajı, bazen yanlış görüntü bölütlemesine sebep olabilmesidir. Bu yöntemin temel fikri kapalı eğrinin, yani kontörün, ilk maske (kare v.b bir şekil) ile başlaması ve daha sonra görüntünün kısıtlamalarına göre genişleme ya da küçülme yaparak sonuca ulaşmasıdır. Bu işlem bir enerji fonksiyonu minimize edilerek yapılır bu kontör evrimi olarak bilinir. Aktif kontör formülasyonu görüntü düzleminde tanımlanan 2 boyutlu lipschitz fonksiyonu üzerine kuruludur. Bu fonksiyona level set fonksiyonu denir. Başlangıç level Set fonksiyonu işaret uzaklık fonksiyonu (SDF) olarak adlandırılır [17]. Level set fonksiyonu φ=(x,y), iki boyutlu lipschitz fonksiyonudur ve kontör değerlerini göstermek için uygulanır. Ayrıca kapalı kontör C eğrisi, φ nin sıfır seviyesi tarafından dolaylı olarak gösterilebilir., :, 0, (1) Kontör negatif ya da pozitif olabilir, ya da ikisinin, arasında bir alanda bulunabilir. Kontör gelişimi eşitliğiyle ifade edilir. φ(x,y)=0 olduğunda C eğrisi üzerinde bir noktayı, φ(x,y) >0 C eğrisinin dışını ve φ(x,y)<0 ise C eğrisinin içini ifade eder. C eğrisinin dışında ϕ(x,y) >0 C eğrisinin içinde ϕ(x,y)<0 Şekil 1: Kontör Gelişimi C eğrisinin üzerinde ϕ(x,y)=0 Heaviside fonksiyonu C eğrisinde sıfırdan 1 e ya da 1 den sıfıra geçişlerin ani olmaması için kullanılır. Böylece sistem çıkışı istikrarsız olmaması sağlanır. Dışarıda kalan bölge ise 1 ile ifade edilebilir (2) Enerji fonksiyonu denklem 3 deki gibi gösterilebilir... ş,, Denklem 3 de I görüntüyü ifade eder. u ve v ise C ye bağlı sabitlerdir. Ayrıca µ, λ 1 ve λ 2 pozitif sabitlerdir. Nümerik hesaplamalarda λ 1 = λ 2 =1 ve v=0 a ayarlanır. Minimizasyon problemini hesaba katarak, u ve v ye göre enerji fonksiyonu minimize etmek için, φ sabitlenir. Böylece u ve v, φ ye bağlı olarak aşağıdaki gibi gösterilebilir.,,,, 1, 1, Burada u ve v sırasıyla iç ve dış bölgeler olarak gösterilebilir. Eğriyi güncellemek için, level set fonksiyonunu yeniden başlatmaya gerek vardır. Yeniden başlatma fonksiyonu denklem 5 deki gibi gösterilebilir... (5) Zero Level set etrafında bir dar bantta hesaplamayı sınırlar. Şekil 3 te görülen yapı, dar bant olarak adlandırılır. Sıfır seviye (zero level) set dar bant kenarına geldiğinde seviye set fonksiyonu yeniden başlatılır. Dar bant yeniden hesaplanır. Bütün görüntü boyunca φ hesaplanırken yeniden başlatma gerekmez. Yani görüntü boyunca φ hesaplandığında yeniden başlatma sonuçta dikkate değer bir etki yapmaz. Bu yüzden yeniden başlatmayı ihmal edebiliriz. Şekil.4 Bölge tabanlı aktif kontör yönteminin akış şemasını göstermektedir. (3) (4) H(φ) -є є Şekil 2: Heaviside Fonksiyonu φ Şekil 3: Dar Bant, en içteki eğri sıfır seviye seti ifade etmektedir. 294

3 ϕ 0=Başlangıç maskesi, i=iterasyon sayısı değerlendirilmiştir. ZSI değeri 0 ve 1 arasındadır. İndeks değerinin 1 e yakınlığı uygulamada sonucun başarılı olduğunu ifade eder. ZSI indeksinin 0.7 den büyük olması mükemmel sonuç olarak kabul edilir [20]. İterasyon Sayısı Güncelle Hesapla u,v Hesapla FF=(I-v)2-λ 2(I-u)2 Hesapla yenideğer Güncelle ϕ, i Gerekliyse, Yeniden Başlat ϕ Nodül belirlendi Şekil 4: Algoritma 3. TROİD MR GÖRÜNTÜLERİ VE ZIJDENBOS BENZERLİK İNDEKSİ Çalışmada 512x512 boyutunda 8-bit gri seviyeli 40 MR görüntüsü kullanılmıştır. MR inceleme, yüksek çözünürlüklü MR aygıtlarının kullanıma girmesi ve yaygınlaşmasıyla tiroit bezinin değerlendirmesinde, hem yumuşak doku görüntüleme üstünlüğü hem de çoklu görüntüleyebilme becerisi ile son yıllarda daha sıklıkla kullanılmaktadır [18]. Ayrıca konvansiyonel MR incelemede yan etki oluşturmadığı için kontrast maddenin güvenle kullanılabilmesi, dolayısıyla çevre alana yayılım ve eşlikçi lenf nodu metastazını (başladığı alandan daha geniş bir alana yayılma) ayrımlamadaki önemli üstünlüğü nedeni ile de tercih nedeni olmakta ve günden güne BT (Bilgisayarlı tomografi) nin yerini almaktadır[19]. Bu nedenlerden dolayı bu makalede troit nodüllerinin tespiti için MR görüntüleri kullanılmıştır. Şekil.5 bir hastaya ait troit nodülüne sahip MR görüntüsünü göstermektedir. Uzman radyolog tarafından manüel olarak elde edilen sonuçların ve bölge tabanlı aktif kontör yöntemi ile edilen sonuçların doğruluğunu ölçmek için ZSI indeksi kullanılmıştır. Her iki yöntemle elde edilen tiroit nodüllerinin kesit alanları denklem 10 kullanılarak karşılıklı olarak Şekil 5: Örnek troit nodül görüntüsü Eşitlik 10 da, A, bölge tabanlı aktif kontör yöntemiyle tespit edilen, M manüel olarak tespit edilen tiroit nodülünün piksel olarak alanını göstermektedir. operandı ise A ve M pikselleri arasındaki kesişimi, yani A M iki yöntemle tespit edilen aynı piksellerin sayısını göstermektedir. 4. SONUÇLAR (10) Toplam 40 hastadan alınan MR görüntüleri kullanılarak bölge tabanlı aktif kontör yöntemi yardımıyla troit bezinde oluşan nodüller tespit edilerek nodüllerin kesit alanı hesaplanmıştır. Tespit edilen nodüller orijinal görüntüden çıkartılarak nodüllerin alanları (kapsadığı piksel sayısı) belirlenmiştir. Şekil.6 sırasıyla orijinal görüntüyü ve orijinal görüntünün bölütlenmesi sonucu elde edilen nodüllerin nodülleri göstermektedir. 295

4 Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Sempozyumu 2011 Şekil 6: Orijinal görüntüden elde edilen tiroit nodülleri (a) İşlenmemiş görüntü, (b) 300 iterasyon çalıştırılarak elde edilen görüntü, (c) Bölütlenmiş görüntü Tablo 1: ZSI değişimleri Görüntü No A M A M ZSI Görüntü No A M A M ZSI , , , , , , , , Bölge tabanlı aktif kontör yönteminin tiroit nodüllerine uygulanmasıyla elde edilen sonuçların doğruluğunu göstermek için aynı görüntüler, kullanılarak uzman radyologlar tarafından nodüllerin kapsadığı alanlar manüel olarak da ölçülmüştür. Tablo her bir görüntü için hem bölge tabanlı aktif kontör yöntemi hem de manüel olarak elde edilen alan büyüklüğünü göstermektedir. Tabloda A ile ifade edilen alan uzman radyolog tarafından hesaplanan piksel değerlerini ifade ederken, M ile hesaplanan değerler ise bölge tabanlı aktif kontör yöntemiyle elde edilen piksel değerleri göstermektedir. Her iki yönteme göre hesaplanan piksel değerlerinin görüntülere göre değişimleri aşağıdaki şekil.7 de verilmiştir. Elde edilen her iki sonuç birbirlerine çok yakındır. Görüntüler için ZSI değerinin ortalaması 5 elde edilmiştir. ZSI değerinin değişimi şekil 8 de verilmiştir. 5. TARTIŞMA Çalışmada tiroit bezinde nodül bulunan 40 hastaya ait MR görüntülerine bölge tabanlı aktif kontor yöntemi uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar, uzman tarafından belirlenen piksel cinsinden tiroit nodül büyüklükleri ile yöntem tarafından elde belirlenen troit nodül büyüklükleri karşılaştırılmıştır. Sonuçta elde edilen ZSI değerinin tüm 296

5 görüntüler için 0.7 den büyük olması yöntemin doğruluğunu ve başarısını göstermekte olup, yöntem tiroit kitle büyüklüklerinin belirlenmesinde kullanılabilir. Pixsel Sayısı ZSI Görüntü Numarası Şekil 7: Kullanılan yöntem ve manüel piksel değişimi Şekil 8: Görüntü numarasına göre ZSI Değişimi. TESEKKÜR Bu çalışmada kullanılan MR görüntülerinin temin edilmesindeki yardımlarından dolayı Fırat Üniversitesi Tıp Fakültesi Radyoloji Bölümü Öğretim Üyesi Doç.Dr.Zülkif BOZGEYIK e teşekkür ederiz. 6. KAYNAKLAR Auto Manuel Görüntü Numarası [1] Van Herle AJ, Pick P, Ljung BME, Ashcraft MW, Solomona DH, Keeler EB. The thyroid nodule. Annals of Internal Medicine 1982;96: [2] Stanley F. AACE clinical practice guidelines for the diagnosis and management of thyroid nodules. Endocrine Practice p:78 84,1996. [3] Maria T. Rojeski, M.D., and Hossein Gharib, M.D., Nodular Thyroid Disease Evaluation and Management N Engl J Med 1985; 313: August 15, [4] Chan, Chuan-Yu,Huang, Hsin-Cheng,Chen, Shao-Jer, Thyroid Nodule Segmentation and Component Analysis in Ultrasound Images APSIPA ASC 2009 : Asia-Pacific Signal and Information Processing Association, 2009 Annual Summit and Conference, 910,917 4-Oct [5] Hsin-Cheng Huang, Thyroid Nodule Segmentation and Component Analysis in ultrason images, Master Thesis, National Yunlin University, 2009 China [6] D. E. Maroulis, M. A. Savelonas, S. A. Karkanis, D. K. Iakovidis, N. Dimitropoulos, "Computer-Aided Thyroid Nodule Detection in Ultrasound Images," cbms, pp , 18th IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS'05), 2005 [7] S. Tsantis, N. Dimitropoulos, D. Cavouras, G. Nikiforidis A hybrid multi-scale model for thyroid nodule boundary detection on ultrasound images Computer Methods and Programs in Biomedicine, Vol. 84, Issue 2, Pages 86-98,2006. [8] ZHU Ling, SHI Xinling,LIU Yajie, TIAN Xi (Department of Electronic Engineering,Information School, Yunnan University, Kunming ) ; Edge Extraction of Thyroid Nodule in Ultrasound Images Based on Improved Ant Colony Algorithm [J] ; Computer Engineering ; [9] Keramidas, E.G., Iakovidis, D.K., Maroulis, D., Fusion Of Fuzzy Statistical Distributions For Classification Of Thyroid Ultrasound Patterns, Artificial Intelligence In Medicine, Elsevier, [10] S. J. Chen, S. N. Yu, J. E. Tzeng, Y. T. Chen, K. Y. Chang, K. S.Cheng, F. T. Hsiao and C. K. Wei, Characterization of the major histopathological components of thyroid nodules using sonographic texture features for clinical diagnosis and management, Ultrasound in Med. & Biol., vol. 35, no.2, pp , [11] Iakovidis, D.K., Keramidas, E.G., Maroulis, D., Karkanis, S.A., " Efficient and Effective Ultrasound Image Analysis Scheme for Thyroid Nodule Detection", International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR 2007), LNCS Springer, vol.4633, pp , Montreal, Canada, [12]Chen Y, Tagare HD, Thiruvenkadam S, Huang F, Wilson D, GopinathKS, et al, Using prior shapes in geometric active contours in a variational framework. Int J Comp Vis. 50(3), , [13] Chan TF, Vese LA, Active contours without edges. IEEE Trans onimg Proc. Vol. 10, No. 2, Feb [14] Alex P. Zijdenbos, Benoit M. Dawant, Richard A. Margolin, and Andrew C. Palmer. Morphometric analysis of white matter lesions in MR images: Method and validation. IEEE Transcations on Medical Imaging, 13(4):716{724, December [15] T.Chan, L.Vese, Active Contours Without Edges, IEEE transactions on image processing,vol.10,no.2,february [16] [2] S. Lankton, A. Tannenbaum, Localizing Region- Based Active Contours IEEE transactions on image processing,vol.17,no.11 November 2008 [17] C. P. Lee, Robust Image Segmentation using Active Contours: Level Set Approaches, dissertation, North Carolina State University [18] J.C. Wang, S. Takashima, F. Takayama, S. Kawakami, A. Saito, T. Matsushita, H. Matsuba, and S. Kobayashi Tracheal Invasion by Thyroid Carcinoma: Prediction Using MR Imaging Am. J. Roentgenol., October 1, 2001; 177(4): [19] Tezelman S, Giles Y, Tunca F. et. al. Diagnostic value of dynamic contrast medium enhanced magnetic resonance imaging in preoperative detection of thyroid carcinoma.arch Surg. 2007,Nov;142(11): [20] Zijdenbos AP, Dawant BM, Margolin RA, Palmer AC. Morphometric analysis of white matter lesions in MR images: Method and validation. IEEE Trans Med Imag Dec;13:

Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK. 2 Şubat 2007

Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK. 2 Şubat 2007 AVUÇ İZİ VE PARMAK İZİNE DAYALI BİR BİYOMETRİK TANIMA SİSTEMİ Elena Battini SÖNMEZ Önder ÖZBEK N. Özge ÖZBEK İstanbul Bilgi Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri 2 Şubat 2007 Biyometrik Biyometrik, kişileri

Detaylı

91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing)

91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) 91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 1 Amaçlar Öğrencileri Matlab gibi teknik

Detaylı

Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü oner@isikun.edu.tr

Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü oner@isikun.edu.tr Doç.Dr. M. Mengüç Öner Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Bölümü oner@isikun.edu.tr 1. Adı Soyadı : Mustafa Mengüç ÖNER 2. Doğum Tarihi : 01.02.1977 3. Unvanı : Doçent Dr. 4. Öğrenim Durumu : ÖĞRENİM

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 2. Doğum Yeri ve Tarihi : Washington DC - 22 Temmuz 1978. Derece Alan Üniversite Yılı Bilgisayar-Kontrol Marmara Üniversitesi

ÖZGEÇMİŞ. 2. Doğum Yeri ve Tarihi : Washington DC - 22 Temmuz 1978. Derece Alan Üniversite Yılı Bilgisayar-Kontrol Marmara Üniversitesi ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Serhat ÖZEKES 2. Doğum Yeri ve Tarihi : Washington DC - 22 Temmuz 1978 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu : Derece Alan Üniversite Yılı ve Kontrol Marmara Üniversitesi 2000

Detaylı

Mamogram Görüntülerinden Bilgisayar Destekli Kitle Teşhisi Sistemi. Computer-aided Mass Detection System Using Mamogram Images

Mamogram Görüntülerinden Bilgisayar Destekli Kitle Teşhisi Sistemi. Computer-aided Mass Detection System Using Mamogram Images Mamogram Görüntülerinden Bilgisayar Destekli Kitle Teşhisi Sistemi Emre Dandıl 1, Ziya Ekşi 2*, Murat Çakıroğlu 3 1 Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Meslek Yüksek Okulu, Bilgisayar Teknolojileri Bölümü

Detaylı

Aksillanın Görüntülenmesi ve Biyopsi Teknikleri. Prof. Dr. Meltem Gülsün Akpınar Hacettepe Üniversitesi Radyoloji Anabilim Dalı

Aksillanın Görüntülenmesi ve Biyopsi Teknikleri. Prof. Dr. Meltem Gülsün Akpınar Hacettepe Üniversitesi Radyoloji Anabilim Dalı Aksillanın Görüntülenmesi ve Biyopsi Teknikleri Prof. Dr. Meltem Gülsün Akpınar Hacettepe Üniversitesi Radyoloji Anabilim Dalı Meme kanserli hastalarda ana prognostik faktörler: Primer tümörün büyüklüğü

Detaylı

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu

Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı. Mehmet Ali Çavuşlu Geriye Yayılım ve Levenberg Marquardt Algoritmalarının YSA Eğitimlerindeki Başarımlarının Dinamik Sistemler Üzerindeki Başarımı Mehmet Ali Çavuşlu Özet Yapay sinir ağlarının eğitiminde genellikle geriye

Detaylı

Coğrafi Veri Üretimi Bakış Açısı İle TÜBİTAK UZAY daki Uzaktan Algılama Araştırmaları

Coğrafi Veri Üretimi Bakış Açısı İle TÜBİTAK UZAY daki Uzaktan Algılama Araştırmaları Coğrafi Veri Üretimi Bakış Açısı İle TÜBİTAK UZAY daki Uzaktan Algılama Araştırmaları Sunan: Dr. Ufuk SAKARYA TÜBİTAK UZAY Katkıda Bulunanlar: Mustafa Teke, Can Demirkesen, Ramazan Küpçü, Hüsne Seda Deveci,

Detaylı

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması 1 Giriş Binnur Kurt, H. Tahsin Demiral, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Maslak, 80626 İstanbul {kurt,demiral,gokmen}@cs.itu.edu.tr

Detaylı

TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ*

TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ* TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ* Determination the Variation of The Vegetation in Turkey by Using NOAA Satellite Data* Songül GÜNDEŞ Fizik Anabilim Dalı Vedat PEŞTEMALCI

Detaylı

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU KİŞİSEL BİLGİLER Adı Soyadı Tolga YÜKSEL Ünvanı Birimi Doğum Tarihi Yrd. Doç. Dr. Mühendislik Fakültesi/ Elektrik Elektronik Mühendisliği 23.10.1980

Detaylı

SOBEL İŞLECİ KULLANILARAK RENKLİ GÖRÜNTÜLERDE KENAR BULMA. Elif AYBAR. Anadolu Üniversitesi, Porsuk Meslek Yüksekokulu, 26430, Eskişehir/Türkiye

SOBEL İŞLECİ KULLANILARAK RENKLİ GÖRÜNTÜLERDE KENAR BULMA. Elif AYBAR. Anadolu Üniversitesi, Porsuk Meslek Yüksekokulu, 26430, Eskişehir/Türkiye Afyon Kocatepe Üniversitesi 8(1) Afyon Kocatepe University FEN BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF SCIENCE SOBEL İŞLECİ KULLANILARAK RENKLİ GÖRÜNTÜLERDE KENAR BULMA ÖZET Elif AYBAR Anadolu Üniversitesi, Porsuk

Detaylı

ENDOSKOPİK GÖRÜNTÜLERİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE GÖRÜNTÜ İŞLEME TEMELLİ AKILLI BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ

ENDOSKOPİK GÖRÜNTÜLERİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE GÖRÜNTÜ İŞLEME TEMELLİ AKILLI BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ P AM U K K A L E Ü N İ V E R S İ T E S İ M Ü H E N D İ S L İ K F A K Ü L T E S İ P A M U K K A L E U N I V E R S I T Y E N G I N E E R I N G F A C U L T Y M Ü H E N D İ S L İK B İ L İM L E R İ D E R G

Detaylı

Adneksial kitlelerde malignite araştırması

Adneksial kitlelerde malignite araştırması Adneksial kitlelerde malignite araştırması Dr. Tevfik Yoldemir Marmara Üniversitesi Kadın Hastalıkları ve Doğum A.D. tevfik@yoldemir.com Kistin iç duvarı kistin içeriği Uniloküler kist / uniloküler solid

Detaylı

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Journal of Naval Science and Engineering 2009, Vol 5, No2, pp 89-97 RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Öğr Kd Bnb Mustafa Yağımlı Elektrik/Elektronik Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

HAMDİ ÖZŞAHİN,GÜRKAN YETKİN,BÜLENT ÇİTGEZ,AYHAN ÖZ, MEHMET MİHMANLI, MEHMET ULUDAĞ

HAMDİ ÖZŞAHİN,GÜRKAN YETKİN,BÜLENT ÇİTGEZ,AYHAN ÖZ, MEHMET MİHMANLI, MEHMET ULUDAĞ HAMDİ ÖZŞAHİN,GÜRKAN YETKİN,BÜLENT ÇİTGEZ,AYHAN ÖZ, MEHMET MİHMANLI, MEHMET ULUDAĞ ŞİŞLİ HAMİDİYE ETFAL EĞİTİM VE ARAŞTIRMA HASTANESİ GENEL CERRAHİ KLİNİĞİ Tiroit nodülleri toplumda sık görülen patolojilerdir.

Detaylı

Ö Z G E Ç M İ Ş. 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN. 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976. 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D.

Ö Z G E Ç M İ Ş. 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN. 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976. 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D. Ö Z G E Ç M İ Ş 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran 1976 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D. Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Endüstri Mühendisliği Çukurova Üniversitesi

Detaylı

Araştırma Görevlisi İSMAİL ÇÖLKESEN

Araştırma Görevlisi İSMAİL ÇÖLKESEN Araştırma Görevlisi İSMAİL ÇÖLKESEN ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı : İSMAİL ÇÖLKESEN Doğum Tarihi : 1981 Ünvanı : Dr. Öğrenim Durumu : Derece Alan Üniversite Lisans Yüksek Lisans Doktora Jeodezi ve Fotogrametri Müh.

Detaylı

PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI

PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI Proje Yüklenicisi: Yeditepe Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi

Detaylı

İki Boyutlu Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Ön Cepheden Çekilmiş İnsan Yüzü Resimlerini Tanıma Üzerine Yaklaşımlar

İki Boyutlu Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Ön Cepheden Çekilmiş İnsan Yüzü Resimlerini Tanıma Üzerine Yaklaşımlar KSÜ Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(1), 2009 6 KSU Journal of Engineering Sciences, 12 (1), 2009 İki Boyutlu Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Ön Cepheden Çekilmiş İnsan Yüzü Resimlerini Tanıma Üzerine Yaklaşımlar

Detaylı

Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing. Doç. Dr. Aybars UĞUR

Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing. Doç. Dr. Aybars UĞUR Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing Doç. Dr. Aybars UĞUR 2013 1 İçerik Görüntü ve Piksel Görüntü Türleri Görüntü İşleme Görüntü İşlemenin Amaçları Görüntü İyileştirme Görüntü Analizi

Detaylı

91-03-01-517 YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence)

91-03-01-517 YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence) 91-03-01-517 YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence) Dersi Veren Öğretim Üyesi Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 27.09.2009 Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR (517 Yapay Zeka)

Detaylı

GÖRÜNTÜLERİN RENK UZAYI YARDIMIYLA AYRIŞTIRILMASI SEGMENTATION OF IMAGES WITH COLOR SPACE

GÖRÜNTÜLERİN RENK UZAYI YARDIMIYLA AYRIŞTIRILMASI SEGMENTATION OF IMAGES WITH COLOR SPACE İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Cilt 3, Sayı 1, 1-8, 2014 Journal of Advanced Technology Sciences Vol 3, No 1, 1-8, 2014 GÖRÜNTÜLERİN RENK UZAYI YARDIMIYLA AYRIŞTIRILMASI Recep DEMİRCİ 1 Uğur GÜVENÇ

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr

VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma

Detaylı

Görev Unvanı Alan Üniversite Yıl Prof. Dr. Elek.-Eln Müh. Çukurova Üniversitesi Eylül 2014

Görev Unvanı Alan Üniversite Yıl Prof. Dr. Elek.-Eln Müh. Çukurova Üniversitesi Eylül 2014 ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : MUSTAFA GÖK 2. Doğum Tarihi: : 1972 3. Unvanı : Prof. Dr. 4. Öğrenim Durumu Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektronik Mühendisliği İstanbul Üniversitesi 1995 Yüksek Lisans Electrical

Detaylı

MEME KANSERİNDE GÖRÜNTÜLEME YÖNTEMLERİ

MEME KANSERİNDE GÖRÜNTÜLEME YÖNTEMLERİ MEME KANSERİNDE GÖRÜNTÜLEME YÖNTEMLERİ Dr. Filiz Yenicesu Düzen Laboratuvarı Görüntüleme Birimi Meme Kanserinde Tanı Yöntemleri 1. Fizik muayene 2. Serolojik Testler 3. Görüntüleme 4. Biyopsi Patolojik

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Olcay Taner Yıldız. 2. Doğum Tarihi : 15.05.1976. 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu :

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Olcay Taner Yıldız. 2. Doğum Tarihi : 15.05.1976. 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu : ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Olcay Taner Yıldız 2. Doğum Tarihi : 15.05.1976 3. Unvanı : Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu : Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Bilgisayar Mühendisliği Boğaziçi Üniversitesi 1997 Y.

Detaylı

BT Görüntüleri Üzerinde Akciğer Nodüllerinin Bilgisayar Destekli Otomatik Bölütlenmesi

BT Görüntüleri Üzerinde Akciğer Nodüllerinin Bilgisayar Destekli Otomatik Bölütlenmesi BT Görüntüleri Üzerinde Akciğer Nodüllerinin Bilgisayar Destekli Otomatik Bölütlenmesi 1 Emre Dandıl, 2 Murat Çakıroğlu, * 3 Ziya Ekşi, 4 Özlem Kar Kurt, 5 Murat Özkan 1 Bilecik Meslek Yüksekokulu, Bilecik

Detaylı

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI Hüseyin GÜNEŞ 1, Alper BURMABIYIK 2, Semih KELEŞ 3, Davut AKDAŞ 4 1 hgunes@balikesir.edu.tr Balıkesir

Detaylı

Aradeğerleme Hatasının Genişletilmesine Dayalı Tersinir Görüntü Damgalama. Reversible Image Watermarking Based on Interpolation Error Expansion

Aradeğerleme Hatasının Genişletilmesine Dayalı Tersinir Görüntü Damgalama. Reversible Image Watermarking Based on Interpolation Error Expansion Aradeğerleme Hatasının Genişletilmesine Dayalı Tersinir Görüntü Damgalama Reversible Image Watermarking Based on Interpolation Error Expansion 1 İbrahim YILDIRIM and 1 Burhan BARAKLI 1 Faculty of Engineering,

Detaylı

OPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI

OPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI OPTİMUM GÜÇ AKIŞININ YAPAY ARI KOLONİSİ İLE SAĞLANMASI A. Doğan 1 M. Alçı 2 Erciyes Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü 1 ahmetdogan@erciyes.edu.tr 2 malci@erciyes.edu.tr

Detaylı

Yard. Doç. Dr. İrfan DELİ. Matematik

Yard. Doç. Dr. İrfan DELİ. Matematik Unvanı Yard. Doç. Dr. Adı Soyadı İrfan DELİ Doğum Yeri ve Tarihi: Çivril/Denizli -- 06.04.1986 Bölüm: E-Posta Matematik irfandeli20@gmail.com, irfandeli@kilis.edu.tr AKADEMİK GELİŞİM ÜNİVERSİTE YIL Lisans

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Mehmet Zübeyir ÜNLÜ

Yrd. Doç. Dr. Mehmet Zübeyir ÜNLÜ Yrd. Doç. Dr. Mehmet Zübeyir ÜNLÜ İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Gülbahçe Köyü, Urla, 35430, İzmir, Türkiye Ofis: (232) 750 6598 Cep: (505) 747 2740 E-posta :

Detaylı

Diz MR Görüntülerindeki Menisküslerin Bölütlenmesi ve Yırtıklarının Otomatik Teşhisi

Diz MR Görüntülerindeki Menisküslerin Bölütlenmesi ve Yırtıklarının Otomatik Teşhisi Diz MR Görüntülerindeki Menisküslerin Bölütlenmesi ve Yırtıklarının Otomatik Teşhisi Okyay Gençalioğlu 1, Uğur Şevik 2, Cemal Köse 3 1 Karadeniz Teknik Üniversitesi, Tıp Fakültesi Bilgi İşlem Merkezi,

Detaylı

BULANIK C-ORTALAMA (FCM) ALGORİTMASINA DAYALI YENİ GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME SİSTEMİNİN GELİŞTİRİLMESİ

BULANIK C-ORTALAMA (FCM) ALGORİTMASINA DAYALI YENİ GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME SİSTEMİNİN GELİŞTİRİLMESİ TEKNOLOJİ, Cilt 7, (004), Sayı 3, 36-367 TEKNOLOJİ BULANIK C-ORTALAMA (FCM) ALGORİTMASINA DAYALI YENİ GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME SİSTEMİNİN GELİŞTİRİLMESİ Mehmet BULUT* Ayhan İSTANBULLU** *Elektrik Üretim A.Ş.Genel

Detaylı

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri SUNU PLANI AMAÇ OPEN CV GÖRÜNTÜ EŞİKLEME KENAR BULMA ŞEKİL BULMA GÖRÜNTÜ GENİŞLETME VE BOZMA GÖRÜNTÜ DOLDURMA AFFİNE DÖNÜŞÜMÜ PERSPEKTİF DÖNÜŞÜM KUŞ BAKIŞI GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜ AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 6.2. Doktora Tezleri 7. Yayınlar 7.1. Uluslararası hakemli dergilerde yayınlanan makaleler (SCI & SSCI & Arts and Humanities)

ÖZGEÇMİŞ. 6.2. Doktora Tezleri 7. Yayınlar 7.1. Uluslararası hakemli dergilerde yayınlanan makaleler (SCI & SSCI & Arts and Humanities) 1. Adı Soyadı: Murat CEYLAN 2. Doğum Tarihi: 24/11/1978 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Doktora ÖZGEÇMİŞ Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektrik-Elektronik Müh. Selçuk Üniversitesi 2000

Detaylı

Muhammet Baykara Accepted: February 2011. ISSN : 1308-7231 mbaykara@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey

Muhammet Baykara Accepted: February 2011. ISSN : 1308-7231 mbaykara@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 2011, Volume: 6, Number: 2, Article Number: 1A0182 ENGINEERING SCIENCES Received: November 2010 Muhammet Baykara Accepted: February 2011 Burhan Ergen

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 10 Sayı: 2 sh. 23-30 Mayıs 2008

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 10 Sayı: 2 sh. 23-30 Mayıs 2008 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 10 Sayı: 2 sh. 23-30 Mayıs 2008 SAFRA KESESİ GÖRÜNTÜLERİNİN AYRIK DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ VE DURAĞAN DALGACIK DÖNÜŞÜMÜ KULLANILARAK KARŞILAŞTIRILMALI

Detaylı

Bulanık C-Kümeleme Algoritması ile Retinal Kan Damarı Bölütleme Retinal Vessel Segmentation with Fuzzy C-Means Clustering Algorithms

Bulanık C-Kümeleme Algoritması ile Retinal Kan Damarı Bölütleme Retinal Vessel Segmentation with Fuzzy C-Means Clustering Algorithms Bulanık C-Kümeleme Algoritması ile Retinal Kan Damarı Bölütleme Retinal Vessel Segmentation with Fuzzy C-Means Clustering Algorithms Zafer Yavuz 1, Cemal Köse 1 1 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karadeniz

Detaylı

Dahili Bobinlerin En İyi İçsel Sinyal/Gürültü Oranı Kullanılarak Değerlendirilmesi

Dahili Bobinlerin En İyi İçsel Sinyal/Gürültü Oranı Kullanılarak Değerlendirilmesi Dahili Bobinlerin En İyi İçsel Sinyal/Gürültü Oranı Kullanılarak Değerlendirilmesi Yiğitcan Eryaman 1, Haydar Çelik 1, Ayhan Altıntaş 1, Ergin Atalar 1,2 1 Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Proje Renk ve Şekil Temelli Trafik İşareti Tespiti Selçuk BAŞAK 08501008 1. Not: Ödevi hazırlamak için

Detaylı

Bilgisayar Tabanlı Araç Plaka Tanıma Sistemi. Computer Based Vehicle Plate Recognition System

Bilgisayar Tabanlı Araç Plaka Tanıma Sistemi. Computer Based Vehicle Plate Recognition System BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ, CİLT: 1, SAYI: 3, EYLÜL 2008 1 Bilgisayar Tabanlı Araç Plaka Tanıma Sistemi Okan BİNGÖL 1, Ömer KUŞCU 2 1 Süleyman Demirel Üniversitesi Teknik Eğitim Fakültesi Elektronik-Bilgisayar

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı: Göksel Günlü Doğum Tarihi: 04 12 1979 Öğrenim Durumu: Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl Lisans Elektrik-Elektr. Muh. Gazi Üniversitesi 2001 Y. Lisans

Detaylı

Diagnostik Görüntüleme ve Teknikleri

Diagnostik Görüntüleme ve Teknikleri Diagnostik Görüntüleme ve Teknikleri Diagnostik görüntüleme ve teknikleri, implant ekibi ve hasta için çok amaçlı tedavi planının uygulanması ve geliştirilmesine yardımcı olur. 1. Aşama Görüntüleme Aşamaları

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı: İsmail Avcıbaş 2. Doğum Tarihi: 25.04.1967 3. Unvanı: Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu:

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı: İsmail Avcıbaş 2. Doğum Tarihi: 25.04.1967 3. Unvanı: Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: 1. Adı Soyadı: İsmail Avcıbaş 2. Doğum Tarihi: 25.04.1967 3. Unvanı: Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: ÖZGEÇMİŞ Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Elektronik Mühendisliği Uludağ Üniversitesi 1992 Y. Lisans Elektronik

Detaylı

ŞABLON EŞLEME YÖNTEMİ KULLANILARAK MAMOGRAMLARDAKİ VE AKCİĞER BT LERİNDEKİ ANORMALLİKLERİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ TESPİTİ: BİR DERLEME ÇALIŞMASI

ŞABLON EŞLEME YÖNTEMİ KULLANILARAK MAMOGRAMLARDAKİ VE AKCİĞER BT LERİNDEKİ ANORMALLİKLERİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ TESPİTİ: BİR DERLEME ÇALIŞMASI İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl: 5 Sayı: 9 Bahar 2006/1 s.101-118 ŞABLON EŞLEME YÖNTEMİ KULLANILARAK MAMOGRAMLARDAKİ VE AKCİĞER BT LERİNDEKİ ANORMALLİKLERİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ

Detaylı

hkm 2004/90 5. Göllerin Çok Bantl Uydu Görüntülerinden Ç kar m 6. Sonuç ve Öneriler

hkm 2004/90 5. Göllerin Çok Bantl Uydu Görüntülerinden Ç kar m 6. Sonuç ve Öneriler Çöl arazide, yeşil bitki örtüsü su kenarlar nda bulunur. Bu ilişki göllerin ya da rmaklar n etraf nda yeşil bitki örtüsünün olabileceğini gösterir ve su nesnesinin tan nmas nda ve anlaş lmas nda yard mc

Detaylı

KARACİĞER MR GÖRÜNTÜLEMEDE DEĞİŞEN PARADİGMA

KARACİĞER MR GÖRÜNTÜLEMEDE DEĞİŞEN PARADİGMA KARACİĞER MR GÖRÜNTÜLEMEDE DEĞİŞEN PARADİGMA Dr. Şükrü Mehmet Ertürk Radyolojinin diğer alanlarında olduğu gibi, karaciğer görüntülemenin de primer amacı benign lezyonları, malign lezyonlardan ayırt etmektir

Detaylı

Uzman Sistemlerin Tiroit Teşhisinde Kullanılması

Uzman Sistemlerin Tiroit Teşhisinde Kullanılması Uzman Sistemlerin Tiroit Teşhisinde Kullanılması Ramazan SOLMAZ, Mücahid GÜNAY, Ahmet ALKAN Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, KSU, Kahramanmaraş rsolmaz@ksu.edu.tr, gunay@ksu.edu.tr, aalkan@ksu.edu.tr

Detaylı

Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması

Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması Karaciğerde Oluşan Hastalıkların Tespitinde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Kullanılması 1 Emre DANDIL Bilecik Ş. Edebali Üniversitesi emre.dandil@bilecik.edu.tr +90228 214 1613 Sunum İçeriği Özet Giriş

Detaylı

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme)

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. 20 Aralık 2014 Cumartesi 1 Görüntü Segmentasyonu 20 Aralık 2014 Cumartesi 2 Gestalt kanunları Görüntü

Detaylı

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ Naci YASTIKLI a, Hüseyin BAYRAKTAR b a Yıldız Teknik Üniversitesi,

Detaylı

İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ

İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ ÖZEL EGE LİSESİ İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ HAZIRLAYAN ÖĞRENCİLER: Ceren KÖKTÜRK Ece AYTAN DANIŞMAN ÖĞRETMEN: A.Ruhşah ERDUYGUN 2006 İZMİR AMAÇ Bu çalışma ile, güvenlik amacıyla kullanılabilecek bir

Detaylı

Doküman dili tanıma için ikili örüntüler tabanlı yeni bir yaklaşım

Doküman dili tanıma için ikili örüntüler tabanlı yeni bir yaklaşım Doküman dili tanıma için ikili örüntüler tabanlı yeni bir yaklaşım Yılmaz KAYA 1, Ömer Faruk ERTUĞRUL 2, Ramazan TEKİN 3 1 Siirt Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2 Batman Üniversitesi, Elektrik-Elektronik

Detaylı

SEZGİSEL ALGORİTMA KULLANILARAK RÜZGÂR ÇİFTLİKLERİNİN GÜÇ SİSTEMİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ. Öğr. Gör. Mehmet Fatih Tefek Doç. Dr.

SEZGİSEL ALGORİTMA KULLANILARAK RÜZGÂR ÇİFTLİKLERİNİN GÜÇ SİSTEMİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ. Öğr. Gör. Mehmet Fatih Tefek Doç. Dr. SEZGİSEL ALGORİTMA KULLANILARAK RÜZGÂR ÇİFTLİKLERİNİN GÜÇ SİSTEMİNE ETKİSİNİN İNCELENMESİ Öğr. Gör. Mehmet Fatih Tefek Doç. Dr. Harun Uğuz * Rüzgâr kaynaklı enerji üretimi, yenilenebilir enerji kaynakları

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing

Detaylı

MIMO Radarlarda Hedef Tespiti için Parametrik Olmayan Adaptif Tekniklerin Performans Değerlendirilmesi

MIMO Radarlarda Hedef Tespiti için Parametrik Olmayan Adaptif Tekniklerin Performans Değerlendirilmesi MIMO Radarlarda Hedef Tespiti için Parametrik Olmayan Adaptif Tekniklerin Performans Değerlendirilmesi Nefiye ERKAN Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, Gazi Üniversitesi Eti Mh, Yükseliş Sk, Maltepe,

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL

Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL ÖĞRENİM DURUMU Derece Üniversite Bölüm / Program Fırat Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Y. Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Detaylı

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008 Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme Tahir Emre KALAYCI 21 Mart 2008 Gündem Genel Bilgi Alınan Dersler Üretilen Yayınlar Yapılması Planlanan Doktora Çalışması Kablosuz Sensör Ağlar Yapay Zeka Teknikleri

Detaylı

Horn ve Schunck Optik Akış yöntemi ile hareket vektörlerinin gerçek zamanlı veya videolar üzerinden gerçeklenmesi.(matlab)

Horn ve Schunck Optik Akış yöntemi ile hareket vektörlerinin gerçek zamanlı veya videolar üzerinden gerçeklenmesi.(matlab) Horn ve Schunck Optik Akış yöntemi ile hareket vektörlerinin gerçek zamanlı veya videolar üzerinden gerçeklenmesi.(matlab) Dersin Adı: Say.İşaret İşleme Tas.&Uyg. Sınıf Eğitmeni: Bilge Günsel Kalyoncu

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ Adı Soyadı E-posta İletişim Adresileri : Özge CAĞCAĞ YOLCU : ozge.cagcag_yolcu@kcl.ac.uk ozgecagcag@yahoo.com : Giresun Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği

Detaylı

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MÜDÜRLÜĞÜ DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Orjinal Adı: Pattern Recognition

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MÜDÜRLÜĞÜ DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Orjinal Adı: Pattern Recognition Dersi Veren Birim: Fen Bilimleri Enstitüsü Dersin Türkçe Adı: Örüntü Tanıma Dersin Orjinal Adı: Pattern Recognition Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora) Lisansüstü Dersin Kodu: CSE

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimsiz Öğrenmenin Temelleri Kümeleme Uzaklık Fonksiyonları Öklid Uzaklığı Manhattan

Detaylı

H.264 Bit Dizisi Üzerinde Yeni Bir Video Nesne Bölütleme Algoritması

H.264 Bit Dizisi Üzerinde Yeni Bir Video Nesne Bölütleme Algoritması H.264 Bit Dizisi Üzerinde Yeni Bir Video Nesne Bölütleme Algoritması * 1 Halil İbrahim Eskikurt ve 2 Yılmaz Eroğlu 1 Teknoloji Fakültesi, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü, Sakarya Üniversitesi,

Detaylı

Bu makalede, rulman üretim hattının son

Bu makalede, rulman üretim hattının son BİLGİSAYARLI GÖRÜNTÜ YARDIMIYLA RULMAN HATALARININ DENETİMİ Arda MOLLAKÖY 0814046@student.cankaya.edu.tr Sibel ÇİMEN c0814016@student.cankaya.edu.tr Emre YENGEL Mekatronik Mühendisliği e.yengel@cankaya.edu.tr

Detaylı

Eleco 2014 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 29 Kasım 2014, Bursa

Eleco 2014 Elektrik Elektronik Bilgisayar ve Biyomedikal Mühendisliği Sempozyumu, 27 29 Kasım 2014, Bursa Grunwald-Letnikov Kesir Mertebeli Diferansiyel Maskesi Kullanarak Düşük Çözünürlüklü Avuçiçi Görüntülerinin İyileştirilmesi Enhancement of Low Resolution Palmprint Images Using Grunwald-Letnikov Fractional

Detaylı

Morfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti

Morfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti 6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 011, Elazığ, Turkey Morfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti

Detaylı

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri

Detaylı

YILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİ

YILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİ YILDIRIM BEYAZIT ÜNİVERSİTESİ Medikal Metroloji Uygulama ve Araştırma Merkezi KALİBRASYON ve KALİTE KONTROL NEDİR? Kalibrasyon; ülke çapında ya da uluslararası standartlara göre izlenebilirliği mevcut

Detaylı

Akreditasyon Sertifikası Eki (Sayfa 1/7) Akreditasyon Kapsamı

Akreditasyon Sertifikası Eki (Sayfa 1/7) Akreditasyon Kapsamı Akreditasyon Sertifikası Eki (Sayfa 1/7) "A tipi Muayene Kuruluşu" Akreditasyon No: Adresi :Mimar Sinan Mah. 1358 Sok. No:9/B ALSANCAK 35221 İZMİR / TÜRKİYE Tel : 0 232 464 00 20 Faks : 0 232 464 14 93

Detaylı

Nodüler Guatr da Klinik Yaklaşım Kime cerrahi? / Kime takip? Dr.Bülent ÇİTGEZ Şişli Hamidiye E@al EAH

Nodüler Guatr da Klinik Yaklaşım Kime cerrahi? / Kime takip? Dr.Bülent ÇİTGEZ Şişli Hamidiye E@al EAH Nodüler Guatr da Klinik Yaklaşım Kime cerrahi? / Kime takip? Dr.Bülent ÇİTGEZ Şişli Hamidiye E@al EAH Türkiye endemik guatr ülkesi olduğundan Hroid patolojisi sık izlenmektedir. Tiroid cerrahisi sık olarak

Detaylı

İNSAN UYLUK KEMİĞİ VE KALÇA PROTEZİNİN GERİLME VE DEPLASMAN DAVRANIŞININ KIYASLANMASI

İNSAN UYLUK KEMİĞİ VE KALÇA PROTEZİNİN GERİLME VE DEPLASMAN DAVRANIŞININ KIYASLANMASI İNSAN UYLUK KEMİĞİ VE KALÇA PROTEZİNİN GERİLME VE DEPLASMAN DAVRANIŞININ KIYASLANMASI Fatih ATiK 1, Arif ÖZKAN 2, İlyas UYGUR 3 1 Düzce Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Konuralp Kampüsü Düzce Türkiye

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s. 31-36 Ekim 2005

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s. 31-36 Ekim 2005 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 7 Sayı: 3 s. 31-36 Ekim 2005 PROSTAT HÜCRE ÇEKİRDEKLERİNİN SINIFLANDIRILMASINDA İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN VE YAPAY SİNİR AĞLARININ BAŞARIMI (PERFORMANCE

Detaylı

SOFTWARE ENGINEERS EDUCATION SOFTWARE REQUIREMENTS/ INSPECTION RESEARCH FINANCIAL INFORMATION SYSTEMS DISASTER MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS

SOFTWARE ENGINEERS EDUCATION SOFTWARE REQUIREMENTS/ INSPECTION RESEARCH FINANCIAL INFORMATION SYSTEMS DISASTER MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS SOFTWARE REQUIREMENTS/ INSPECTION SOFTWARE ENGINEERS EDUCATION RESEARCH FINANCIAL INFORMATION SYSTEMS DISASTER MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS SOFTWARE REQUIREMENTS/ INSPECTION Ö. Albayrak, J. C. Carver,

Detaylı

BİR FAZ BEŞ SEVİYELİ İNVERTER TASARIMI VE UYGULAMASI

BİR FAZ BEŞ SEVİYELİ İNVERTER TASARIMI VE UYGULAMASI BİR FAZ BEŞ SEVİYELİ İNVERTER TASARIMI VE UYGULAMASI Sabri ÇAMUR 1 Birol ARİFOĞLU 2 Ersoy BEŞER 3 Esra KANDEMİR BEŞER 4 Elektrik Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi Kocaeli Üniversitesi, 41100, İzmit,

Detaylı

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti Hüseyin Fidan, Vildan Çınarlı, Muhammed Uysal, Kadriye Filiz Balbal, Ali Özdemir 1, Ayşegül Alaybeyoğlu 2 1 Celal Bayar Üniversitesi, Matematik Bölümü, Manisa

Detaylı

Dalgacık Dönüşümüne Dayalı Çoklu Model Biyometrik Sistem

Dalgacık Dönüşümüne Dayalı Çoklu Model Biyometrik Sistem Akademik Bilişim 2008 Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Çanakkale, 30 Ocak - 01 Şubat 2008 İstanbul Bilgi Üniversitesi, Bilgisayar Bilimleri Bölümü, İstanbul elena@cs.bilgi.edu.tr, noozbek@cs.bilgi.edu.tr,

Detaylı

Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XX, S.2, 2007 Eng&Arch.Fac. Eskişehir Osmangazi University, Vol..XX, No:2, 2007 Makalenin Geliş Tarihi : 11.12.2006 Makalenin Kabul Tarihi : 27.09.2007

Detaylı

Biyomedikal Resimlerdeki Rastgele Değerli Darbe Gürültüsünün Çift Gürültü Kontrollü Hızlı Adaptif Medyan Filtre ile Azaltılması

Biyomedikal Resimlerdeki Rastgele Değerli Darbe Gürültüsünün Çift Gürültü Kontrollü Hızlı Adaptif Medyan Filtre ile Azaltılması URSI-TÜRKİYE 214 VII. Bilimsel Kongresi, 28-3 Ağustos 214, ELAZIĞ Biyomedikal Resimlerdeki Rastgele Değerli Darbe Gürültüsünün Çift Gürültü Kontrollü Hızlı Adaptif Medyan Filtre ile Azaltılması Cafer Budak

Detaylı

Görüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur.

Görüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur. Görüntü İşleme Görüntü işleme, dijital bir resim haline getirilmiş olan gerçek yaşamdaki görüntülerin bir girdi resim olarak işlenerek, o resmin özelliklerinin ve görüntüsünün değiştirilmesidir. Resimler

Detaylı

AERODİNAMİK KUVVETLER

AERODİNAMİK KUVVETLER AERODİNAMİK KUVVETLER Prof.Dr. Mustafa Cavcar Anadolu Üniversitesi, Sivil Havacılık Yüksekokulu, 26470 Eskişehir Bir uçak üzerinde meydana gelen aerodinamik kuvvetlerin bileşkesi ( ); uçağın etrafından

Detaylı

CV - AKADEMİK PERSONEL

CV - AKADEMİK PERSONEL FOTOĞRAF: 1. ADI: Oğuz 2. SOYADI: Ozan 3. DOĞUM YERİ: Ankara 4. DOĞUM TARİHİ(GG.AA.YYYY): 26.07.1978 5. İLETİŞİM BİLGİLERİ: 5.1. BÖLÜM: Diş Hekimliği Fakültesi, Protetik Diş Tedavisi Anabilim Dalı 5.2.

Detaylı

Çift Tonlu Çoklu Frekans Kodlama Sisteminin Optimize Edilmesi

Çift Tonlu Çoklu Frekans Kodlama Sisteminin Optimize Edilmesi ISSN: 2148-0273 Cilt 3, Sayı 1, 2015 Vol. 3, Issue 1, 2015 Çift Tonlu Çoklu Frekans Kodlama Sisteminin Optimize Edilmesi Halil Kaygısız 1, Abdülkadir Çakır 2 Özet Çift Tonlu Çoklu Frekans (Dual Tone Multi

Detaylı

ENDÜSTRİYEL ALANLARDAKİ DAİRESEL PETROL VE YAĞ ÜRÜNLERİ (POL) DEPOLARININ YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN OTOMATİK TESPİTİ

ENDÜSTRİYEL ALANLARDAKİ DAİRESEL PETROL VE YAĞ ÜRÜNLERİ (POL) DEPOLARININ YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN OTOMATİK TESPİTİ ENDÜSTRİYEL ALANLARDAKİ DAİRESEL PETROL VE YAĞ ÜRÜNLERİ (POL) DEPOLARININ YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN OTOMATİK TESPİTİ Ali Özgün Ok Nevşehir H.B.V. Üniversitesi, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği

Detaylı

K-MEANS, K-MEDOIDS VE BULANIK C-MEANS ALGORİTMALARININ UYGULAMALI OLARAK PERFORMANSLARININ TESPİTİ

K-MEANS, K-MEDOIDS VE BULANIK C-MEANS ALGORİTMALARININ UYGULAMALI OLARAK PERFORMANSLARININ TESPİTİ İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl: 6 Sayı:11Bahar 2007/1 s. 31-45 K-MEANS, K-MEDOIDS VE BULANIK C-MEANS ALGORİTMALARININ UYGULAMALI OLARAK PERFORMANSLARININ TESPİTİ Meltem IŞIK *,

Detaylı

AKTİF KAYNAKLI YÜZEY DALGASI (MASW) YÖNTEMINDE FARKLI DOĞRUSAL DIZILIMLERIN SPEKTRAL ÇÖZÜNÜRLÜLÜĞÜ

AKTİF KAYNAKLI YÜZEY DALGASI (MASW) YÖNTEMINDE FARKLI DOĞRUSAL DIZILIMLERIN SPEKTRAL ÇÖZÜNÜRLÜLÜĞÜ AKTİF KAYNAKLI YÜZEY DALGASI (MASW) YÖNTEMINDE FARKLI DOĞRUSAL DIZILIMLERIN SPEKTRAL ÇÖZÜNÜRLÜLÜĞÜ M.Ö.Arısoy, İ.Akkaya ve Ü. Dikmen Ankara Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Jeofizik Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

11.Konu Tam sayılarda bölünebilme, modüler aritmetik, Diofant denklemler

11.Konu Tam sayılarda bölünebilme, modüler aritmetik, Diofant denklemler 11.Konu Tam sayılarda bölünebilme, modüler aritmetik, Diofant denklemler 1. Asal sayılar 2. Bir tam sayının bölenleri 3. Modüler aritmetik 4. Bölünebilme kuralları 5. Lineer modüler aritmetik 6. Euler

Detaylı

Mean Shift Ve Gaussian Filtre İle Gölge Tespiti Shadow Detection With Mean Shift And Gaussian Filter

Mean Shift Ve Gaussian Filtre İle Gölge Tespiti Shadow Detection With Mean Shift And Gaussian Filter Mean Shift Ve Gaussian Filtre İle Gölge Tespiti Shadow Detection With Mean Shift And Gaussian Filter Yunus SANTUR 1, Haluk DİLMEN 1, Semiha MAKİNİST 2, M. Fatih TALU 1 1 Bilgisayar Bölümü Mühendislik Fakültesi

Detaylı

İmage segmentasyon (Görüntü Bölütleme)

İmage segmentasyon (Görüntü Bölütleme) İmage segmentasyon (Görüntü Bölütleme) Segmantasyon (Bölütleme) Segmentasyon genellikle görüntü analizinin ilk aşamasıdır. Görüntü bölütleme, bir görüntüyü her biri içerisinde farklı özelliklerin tutulduğu

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Resim ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Telefon : 386 280 45 50 Mail : kskula@ahievran.edu.tr

Detaylı

Veysel Aslanta, M Do ru

Veysel Aslanta, M Do ru Veysel Aslanta, MDoru, Genetik Algoritma (GA) kullanarak (Singular Value Decomposition - SVD) resim Ç (scaling factors - SFs) kullanarak alues - SVs) metotta, maksimum optimize maksimum saydam da S Anahtar

Detaylı

Primeri Bilinmeyen Aksiller Metastazda Cerrahi Yaklaşım. Dr. Ali İlker Filiz GATA Haydarpaşa Eğitim Hastanesi Genel Cerrahi Servisi

Primeri Bilinmeyen Aksiller Metastazda Cerrahi Yaklaşım. Dr. Ali İlker Filiz GATA Haydarpaşa Eğitim Hastanesi Genel Cerrahi Servisi Primeri Bilinmeyen Aksiller Metastazda Cerrahi Yaklaşım Dr. Ali İlker Filiz GATA Haydarpaşa Eğitim Hastanesi Genel Cerrahi Servisi okült (gizli, saklı, bilinmeyen, anlaşılmaz) okült + kanser primeri bilinmeyen

Detaylı

KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MADEN MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KAYA MEKANİĞİ DERSİ LABORATUVARI. (2014-2015 Güz Dönemi) NOKTA YÜK DAYANIMI DENEYİ

KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MADEN MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KAYA MEKANİĞİ DERSİ LABORATUVARI. (2014-2015 Güz Dönemi) NOKTA YÜK DAYANIMI DENEYİ KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ MADEN MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ KAYA MEKANİĞİ DERSİ LABORATUVARI (2014-2015 Güz Dönemi) NOKTA YÜK DAYANIMI DENEYİ THE POINT LOAD TEST DENEY:4 Amaç ve Genel Bilgiler: Bu deney, kayaçların

Detaylı

N. Murat Arar, N. Kaan Bekmezci, Fatma Güney, Hazım K. Ekenel. Antalya, 22/04/2011

N. Murat Arar, N. Kaan Bekmezci, Fatma Güney, Hazım K. Ekenel. Antalya, 22/04/2011 N. Murat Arar, N. Kaan Bekmezci, Fatma Güney, Hazım K. Ekenel Antalya, 22/04/2011 IEEE 19. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı http://www.cmpe.boun.edu.tr/pilab Giriş İlgili Çalışmalar Yöntem

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı: Bahaddin SİNSOYSAL 2. Doğum Tarihi: 02.03.1969 3. Ünvanı: Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu:

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı: Bahaddin SİNSOYSAL 2. Doğum Tarihi: 02.03.1969 3. Ünvanı: Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: 1. Adı Soyadı: Bahaddin SİNSOYSAL 2. Doğum Tarihi: 02.0.1969. Ünvanı: Doç. Dr.. Öğrenim Durumu: ÖZGEÇMİŞ Derece Alan Üniversite Yıl Lisans Matematik Karadeniz Teknik Üniversitesi 1991 Y. Lisans Matematik

Detaylı

DEĞİŞİK BAKIŞ AÇILARINDAN ELDE EDİLEN GÖRÜNTÜ GRUPLARININ SINIFLANDIRILMASI

DEĞİŞİK BAKIŞ AÇILARINDAN ELDE EDİLEN GÖRÜNTÜ GRUPLARININ SINIFLANDIRILMASI HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ OCAK 2013 CİLT 6 SAYI 1 (87-94) DEĞİŞİK BAKIŞ AÇILARINDAN ELDE EDİLEN GÖRÜNTÜ GRUPLARININ SINIFLANDIRILMASI Mustafa ÖZENDİ * Bülent Ecevit Üniversitesi, Jeodezi

Detaylı

Otomatik Doküman Sınıflandırma

Otomatik Doküman Sınıflandırma Otomatik Doküman Sınıflandırma Rumeysa YILMAZ, Rıfat AŞLIYAN, Korhan GÜNEL Adnan Menderes Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi Matematik Bölümü, Aydın rumeysa2903@gmailcom, rasliyan@aduedutr, kgunel@aduedutr

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. Unvan Bölüm Üniversite Yıl Yrd. Doç. Dr. Yazılım Mühendisliği Bahçeşehir Üniversitesi 2007

ÖZGEÇMİŞ. Unvan Bölüm Üniversite Yıl Yrd. Doç. Dr. Yazılım Mühendisliği Bahçeşehir Üniversitesi 2007 1. Adı Soyadı: Mehmet Alper TUNGA 2. Doğum Tarihi: 11/06/1975 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: ÖZGEÇMİŞ Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl Lisans Matematik Mühendisliği İstanbul Teknik Üniversitesi

Detaylı