DoctorateOpen Access

Glokom teşhisi için optik koherans tomografi görüntülerinden retina sinir lifi katmanı tespiti

2018
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Mehmet Recep Bozkurt

Abstract (TR)

Bu çalışmada, göze ait elektrofizyolojik testler ve bunların sonucu ortaya çıkan sinyaller bilgisayar yazılımları kullanılarak incelenmiştir. Elektrofizyolojik testler klinikte görme yollarını, tümüyle değerlendirilmesini sağlayan oftalmolojide ve nörooftalmolojide önemli bir yere sahiptirler. Bu testlerden bir tanesi olan Optik Koherans Tomografi (OCT) dataları ele alınmıştır. OCT, gözdeki doku katmanlarını, yüksek çözünürlükte mikron seviyesinde tomografik kesitler alarak görüntüleyen tıbbi görüntüleme yöntemidir. Retina hastalıkları ve glokom tespitinde kullanılmaktadır. Glokom hastalığı göz içi basıncının artışı ile seyreden, retina ganglion hücre dejenerasyonu, optik sinir başında çukurlaşma ve görme alanı kaybı oluşturan, kronik optik nöropatidir. Glokom dünya çapında geriye dönüşsüz ve önlenebilir körlüğün en önde gelen nedenidir. Bu datalardan glokom hastalığı tespiti için Retina Sinir Lifi katmanının (RNFL) kalınlaşıp kalınlaşmadığı Matlab programı görüntü işleme yöntemleri ile belirlenmiştir. OCT cihazından 20 hastaya ait görüntü örnekleri alınmıştır. Görüntü işleme teknikleri ile önce renkli olan üç boyutlu görüntü iki boyutlu olan gri görüntüye çevrilerek işlem kolaylığı sağlanmıştır. Kenar belirleme yöntemleri olan Canny, Sobel, Gaussian filtreleri denenmiştir. Bunlardan Sobel filtresi en iyi sonucu vermiştir. Görüntü üzerindeki noktalardan komşulukları belirlenerek katmanlar çizdirilmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda elde edilen katmanlardan glokom hastalığı için önemli olan üst katman RNFL katmanı renklendirilerek OCT görüntüsü üzerinde belirgin hale getirilerek görünebilirliği sağlanmıştır.

Author

Dr. Mehmet Erhan Şahin

How to Cite

Mehmet Erhan Şahin (Doktora Tezi). Glokom teşhisi için optik koherans tomografi görüntülerinden retina sinir lifi katmanı tespiti, 2018, Sakarya University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Sakarya University