Keratoconus Disease and Three-Dimensional Simulation of the Cornea throughout the Process of Cross-Linking Treatment

Kaya, Hilal; Çavuşoğlu, Abdullah; Çakmak, Hasan Basri; Şen, Baha; Çalik, Elif

doi:10.1016/b978-0-12-802508-6.00031-4

Cited by 2 publications

(2 citation statements)

References 14 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Uygulamada bulunan kamera bakış açısı değiştirilerek sistem kullanıcısının üç-boyutlu korneayı farklı açılardan ve yaklaştırarak incelemesine de olanak sağlanmıştır. Bu çalışmada kullanılan kornea görüntülerinin veri madenciliği yöntemleri ile sınıflandırılmasını ve görüntülenmesini içeren bazı sonuçlar sempozyumda sunulmuş olup sonrasında bir kitap bölümü olarak yayınlanmıştır [39,40].…”

Section: Sonuçlar Ve Tartişmalar (Results and Discussion)unclassified

GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME ve GÖRÜNTÜ BENZETİMİ YÖNTEMLERİ YARDIMI ile HASTALIĞIN TEŞHİS ve TEDAVİ SONRASI SÜREÇLERİNİN DESTEKLENMESİ: KERATOKONUS ÖRNEĞİ

Kaya¹,

Çavuşoğlu²,

Çakmak³

et al. 2016

Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Section: Sonuçlar Ve Tartişmalar (Results and Discussion)unclassified

GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME ve GÖRÜNTÜ BENZETİMİ YÖNTEMLERİ YARDIMI ile HASTALIĞIN TEŞHİS ve TEDAVİ SONRASI SÜREÇLERİNİN DESTEKLENMESİ: KERATOKONUS ÖRNEĞİ

Kaya¹,

Çavuşoğlu²,

Çakmak³

et al. 2016

Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Segmentasyon sınırları çizilen görüntüler üzerinde ilgi bölgesi çıkarımı ve etiketlenmesi işlemleri Şekil 7'de örnek alınan klinik veri üzerinde gösterilmiştir. Bir sonraki çalışmada bu aşamanın quadtree algoritması uygulanarak yapılması hedeflenmektedir [28,29]. İdeal göz görüntüleri ile çalışılan geçmiş çalışmalar ile floresein boya damlatıldıktan sonra alınan göz görüntüleri ile çalışılan bu çalışmanın karşılaştırılması yapılmıştır (Tablo 1).…”

Section: şEkil 4 çAlışmanın Akış şEmasıunclassified

Automatic segmentation of region of interest for dry eye disease diagnosis system

Arslan

Şen

Çelebi

et al. 2016

2016 24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU)

View full text Add to dashboard Cite

Özetçe-Kuru göz hastalığı günümüzde oldukça sık görülen bir sağlık problemidir. Bu hastalığın toplumu %25 ila %35 oranında etkilediği bilinmektedir. Erken teşhis ve tedavi edilmediğinde ciddi oküler yüzey hasarlarının meydana gelmesine ve bunun sonucunda ileri göz rahatsızlıklarının oluşmasına yol açabilmektedir. Bundan dolayı yaygın görülen bu hastalığın teşhis ve tedavisi noktasında klinik tedaviye göre daha hızlı, hassas ve objektif karar vermeyi sağlayan, uzmanların işini kolaylaştırıcı otomatik bir sisteme ihtiyaç duyulmaktadır. Kuru göz hastalığının teşhisinde uygulanacak algoritma için çalışma bölgesinin doğru belirlenmesi öncelikli önem taşır. Bu çalışmada, klinik floresein boyama testi uygulandıktan sonra alınan gerçek kuru göz hasta verileri üzerinde ilgi bölgelerinin otomatik bir şekilde saptanması ve çıkarılması üzerine çalışılmıştır. Anahtar Kelimeler -kuru göz; ilgi bölgesi; iris segmentasyon;görüntü işleme; boyama testi. Abstract-Today, dry eye disease is a widely seen health problem. It is known that the disease affects %25-%30 of society. In the absence of early diagnosis and treatment, it may cause the occurrence of significant ocular surface damage and then formation of severe eye discomforts. Because of this, at the point of diagnosis and treatment of the common disease an automatic system that provides faster, more accurate and objective decision-making process rather than clinical care is needed to facilitate the work of the experts. Accurate determination of region of interest has high priority for the algorithm to be applied in the diagnosis of dry eye disease. In this study, automatic detection and extraction of region of interest is studied on real dry eye patient data received after applying clinical fluorescein staining test.Keywords -dry eye; region of interest; iris segmentation; image processing; florescein staining.

show abstract

Keratoconus Disease and Three-Dimensional Simulation of the Cornea throughout the Process of Cross-Linking Treatment

Cited by 2 publications

References 14 publications

GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME ve GÖRÜNTÜ BENZETİMİ YÖNTEMLERİ YARDIMI ile HASTALIĞIN TEŞHİS ve TEDAVİ SONRASI SÜREÇLERİNİN DESTEKLENMESİ: KERATOKONUS ÖRNEĞİ

GÖRÜNTÜ BÖLÜTLEME ve GÖRÜNTÜ BENZETİMİ YÖNTEMLERİ YARDIMI ile HASTALIĞIN TEŞHİS ve TEDAVİ SONRASI SÜREÇLERİNİN DESTEKLENMESİ: KERATOKONUS ÖRNEĞİ

Automatic segmentation of region of interest for dry eye disease diagnosis system

Contact Info

Product

Resources

About