İnsanlarda görülen parazit yumurtalarının otomatik sınıflandırılması için bir uzman sistem tasarımı

Bu tez çalışmasında insan parazit yumurtasının sınıflandırılması için mikroskobik resimlerine değişmez moment ve çoklu destek vektör makinesi sınıflandırıcı (DM-ÇDVM) yöntemi uygulandı. Bu yöntem dört aşamadan oluşmaktadır. Bunlar ön işlem, özellik çıkarım, sınıflandırma ve test aşamalarıdır. Ön işlem aşamasında resim işleme, gürültü indirgeme, parlaklık artırma, morfolojik ve mantıksal işlemler uygulanmıştır. Özellik çıkarım aşamasında, ön işlemden geçmiş parazit resimlerinin değişmez momentleri hesaplanmıştır. Özellik çıkarım aşamasından elde edilen özellikleri sınıflandırmak için Çoklu Destek Vektör Makineleri Sınıflandırıcısı (ÇDVM) kullanılmıştır. Aynı parazit resimleri ve aynı özellik çıkarım yöntemi kullanılarak [12], Bulanık Sinirsel Ağlar (BSA) sınıflandırıcı ile %93.49 olarak bulunan doğru tanıma başarımı, bu tezde kullanılan DM-ÇDVM yöntemi uygulamasıyla doğru tanıma başarımı %97.7'ye ulaşmıştır. Bu çalışma ile DM-ÇDVM sistemi kullanılarak, parazitik hastalıkların tipinin ve cinsinin teşhisinde daha iyi sonuçların elde edilebileceği kanıtlanmış olmaktadır.