+90(533) 652 66 86
nwsa.akademi@hotmail.com
Fırat Akademi Samsun-Türkiye
| Cover Download | Context Page Download |
Esin DOĞANTEKİN 1 , Derya AVCI 2 , Mustafa POYRAZ 3 , Akif DOĞANTEKİN 4 , Oznur ERKUŞ 5
Son zamanlarda, mikrobiyoloji teşhis literatürü üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada RNA virüs görüntüsünün otomatik bulunması için çoklu entropi ve yapay sinir ağı (ÇE-YSA) sistemi sunulmuştur. Bu sistem dört adımdan oluşmaktadır. Bunlar sırasıyla ön işleme, özellik çıkarma, sınıflandırma ve ÇE-YSA yöntemin doğruluğunun başarısının test edilmesidir. Ön işleme adımında merkez kenar değişim yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemde görüntü üzerindeki bir nesnenin merkez piksellerinden nesnenin kenarına olan Euclidean mesafesi hesaplanmıştır. Bu yüzden mesafe vektörü elde edilmiştir. Bu hesaplamalar çalışmada kullanılan RNA virüs görüntülerinin her biri için tekrar edilmiştir. Özellik çıkarma adımında özellik vektöründen norm, logaritmik entropi ve eşik entropi değerleri hesaplanmıştır. Elde edilen bu özellikler RNA virüs görüntülerinin döndürülmesi ve ölçeklenmesinde değişmezdir. Sınıflandırma adımında elde edilen özellik vektörleri YSA sınıflandırıcıya verilir. Son aşamada RNA vi
Keywords
RNA Virüs Görüntüleri,
Merkez-Kenar Değişim Yöntemi,
Entropi,
YSA Sınıflandırma,
Ölçekleme ve Döndürmede Değişmez Özellikler,
Esin DOĞANTEKİN 1 , Derya AVCI 2 , Mustafa POYRAZ 3 , Akif DOĞANTEKİN 4 , Oznur ERKUŞ 5
Nowadays, there are many studies on microbiologic diagnosis literature. In this study, the Multi-entropy and Artificial Neural Network (ME-ANN) system is presented for automatic detection of RNA virus images. This system consists of four stages. They are respectively pre-processing, feature extraction, classification and test of correct detection ratio of this ME-ANN method. In pre-processing stage, it is used the center - edge changing method. In this method, Euclidian distances are calculated the from center pixells of an object on image to edges of this object. Therefore, the distance vector has been obtained. This calculating is repeated for each of RNA virus images used in this study. In feature extraction stage, the norm, the logarithmic energy and threshold entropy values are calculated as feature vector. The obtained these features are invariant from rotation and scale of these RNA virus images. In classification stage, these obtained feature vector is given to the ANN classif
Keywords
RNA Virus Images,
Center-Edge Changing Method,
Entropy,
ANN Classifier,
Invariant Features From Scaling and Rotating,
|
Authors |
|
|||||||||||||||||||
|
|
||||||||||||||||||||
|
Supporting Institution |
: | |||||||||||||||||||
|
|
||||||||||||||||||||
|
Project Number |
: | |||||||||||||||||||
|
|
||||||||||||||||||||
|
Thanks |
: | |||||||||||||||||||