Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/12721
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorĆorović, Nerma-
dc.contributor.authorArslan, Emel-
dc.date.accessioned2020-09-17T10:26:59Z-
dc.date.available2020-09-17T10:26:59Z-
dc.date.issued2020-03-02-
dc.identifier.citationĆorović, N. ve Arslan, E. (2020). "An implementation that diagnosis anisocoria disease using image processing techniques". Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 25(1), 555-572.tr_TR
dc.identifier.issn2148-4147-
dc.identifier.issn2148-4155-
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1072979-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/12721-
dc.description.abstractHuman pupil abnormalities can be an indicator of many diseases. Anisocoria is a common condition that has been estimated at 20% of the average population. It is specified by inequality in the size of the pupils of the eyes. This paper proposes an anisocoria determining algorithm from a digital image by using the MATLAB computing environment that involves the usage of MATLAB Computer Vision and Image Processing Toolbox. The image used in this work as input data is an image that has been fetched from Siblings Image Database. An input image where anisocoria is present has been downloaded from the Internet. The paper gives an idea of understanding how pupil detection and measurement can be used in medical and psychology diagnostics by using a simple algorithm.en_US
dc.description.abstractGöz bebeğindeki anormallikler bir çok hastalığın belirtisi olabilir. Bu hastalıklardan biri olan Anizokori, iki göz bebeği büyüklüğünde bir eşitsizlik olma durumu ile karakterize edilmektedir. Anizokori normal popülasyonun %20'sinde görülen yaygın bir durumdur. Bu makalede, dijital görüntü üzerinde MATLAB hesaplama ortamı kullanılarak uygulanan görüntü işleme teknikleri ile her iki göz bebeğinin tespiti ve büyüklük karşılaştırması gerçekleştirilmekte ve elde edilen sonuçlar ışığında anizokor durumu olup olmadığının belirlenmesi için bir algoritma önerilmektedir. Söz konusu çalışmada giriş verisi ve test amaçlı kullanılmak üzere görüntüler Siblings Image Database ve internet ortamından temin edilmiştir. Bu makale, görüntü işleme algoritması kullanılarak, göz bebeğinin tespiti ve ölçümünün tıp ve psikoloji tanılarında nasıl kullanılabileceğini anlamaya yönelik fikir ortaya koymuş bir çalışmadır.tr_TR
dc.language.isoenen
dc.publisherBursa Uludağ Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAtıf 4.0 Uluslararasıtr_TR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectImage processingen_US
dc.subjectAnisocoriaen_US
dc.subjectDiagnosisen_US
dc.subjectPupil detectionen_US
dc.subjectPupil measurementen_US
dc.subjectGörüntü işlemetr_TR
dc.subjectAnizokoritr_TR
dc.subjectTeşhistr_TR
dc.subjectGözbebeği tespititr_TR
dc.subjectGöz bebeği ölçümütr_TR
dc.titleAn implementation that diagnosis anisocoria disease using image processing techniquesen_US
dc.title.alternativeGörüntü işleme teknikleri kullanarak anizokori hastalığını teşhis eden uygulamatr_TR
dc.typeArticleen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergitr_TR
dc.identifier.startpage555tr_TR
dc.identifier.endpage572tr_TR
dc.identifier.volume25tr_TR
dc.identifier.issue1tr_TR
dc.relation.journalUludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi / Uludağ University Journal of The Faculty of Engineeringtr_TR
Appears in Collections:2020 Cilt 25 Sayı 1

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
25_1_38.pdf1.26 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons