Patolojik Görüntülerin Sıkıştırılmış Algılamasında Ölçüm Matrisi ve Geri Çatma Algoritmalarının Etkileri

Autor: Esra Şengün Ermeydan, Ali Değirmenci, İlyas Çankaya, Fazlı Erdoğan
Jazyk: English<br />Turkish
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, Vol 8, Iss 1, Pp 880-890 (2020)
Druh dokumentu: article
ISSN: 2148-2446
DOI: 10.29130/dubited.626880
Popis: Bu çalışmada, patolojik görüntülerin sıkıştırılmış algılama tabanlı tek piksel mikroskop ile alınıp, görüntünün geri çatılması ile ilgili benzetimler yapılmıştır. Sıkıştırılmış algılamada, ölçüm matrisi olarak elemanları bağımsız ve aynı şekilde dağıtılan Gaussian ve Bernoulli matrisler kullanılmıştır. Geri çatma algoritması olarak da konveks optimizasyon tabanlı hem Toplam Varyasyon (TV) minimizasyonunun hem de L1 norm minimizasyonunun performansları incelenmiştir. Yapılan benzetimler sonucunda, 1:8 sıkıştırma oranında dahi patolojik görüntülerin geri çatılabildiği gösterilmiştir. Geri çatılan görüntülerin orijinal görüntü ile benzerlik endeksleri karşılaştırıldığında, özellikle yüksek sıkıştırma oranında TV minimizasyonu daha başarılı sonuçlar vermiştir. Hem Gaussian hem de Bernoulli rasgele ölçüm matrisleri ile patolojik görüntülerin geri çatılabildiği gösterilmiştir. Sonuç olarak sıkıştırılmış algılama tabanlı tek piksel mikroskop tasarımlarında Bernoulli ölçüm matrisinin kullanılması önerilmiştir.
Databáze: Directory of Open Access Journals