Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

AN IMPLEMENTATION THAT DIAGNOSIS ANISOCORIA DISEASE USING IMAGE PROCESSING TECHNIQUES

Yıl 2020, Cilt: 25 Sayı: 1, 555 - 572, 30.04.2020

Nerma Corovıc Emel Arslan

https://doi.org/10.17482/uumfd.660759

Öz

Human 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.

Anahtar Kelimeler

Image Processing Anisocoria Diagnosis Pupil Detection Pupil Measurement

Kaynakça

  • Basit, A., Javed, M. Y., & Masood, S. (2008). Non-circular Pupil Localization in Iris Images. 2008 4th International Conference on Emerging Technologies.
  • Dey, S., & Samanta, D. (2007). An Efficient Approach for Pupil Detection in Iris Images. 15th International Conference on Advanced Computing and Communications (ADCOM 2007).
  • Kaiser,P.K., Friedman, N. J., & Pineda, R. (2014). The Massachusetts Eye and Ear Infirmary Illustrated Manual of Ophthalmology (4th Edition) Elsevier Saunders. eBook ISBN: 9780323225274
  • Iacoviello, D. (2006). Analysis of pupil fluctuations after a light stimulus by image processing and neural network. Computers & Mathematics with Applications, 1260-1270.
  • Lin, L., Lin, P., LiFang, W., & Lun, Y. (2010). A robust and accurate detection of pupil images. 3rd International Conference on Biomedical Engineering and Informatics. Yantai, China: IEEE.
  • Mahmood, N. H., Uyop, N., Mansor, M. M., & Jumadi, A. M. (2011). Measurement of the Area and Diameter of Human Pupil Using Matlab. 5th Kuala Lumpur International Conference on Biomedical Engineering (p. vol 35. ). Berlin, Heidelberg: Springer.
  • Nowak, W., Zarowska, A., Szul-Pietrzak, E., & Misiuk-Hojło, M. (2014). System and measurement method for binocular pupillometry to study pupil size variability. BioMedical Engineering OnLine.
  • Pasarica, A., Cehan, V., Bozomitu, R. G., & Lupu, R. (2015). Pupil detection algorithms for eye tracking applications. 2015 IEEE 21st International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging.
  • Viola, P., & Jones, M. (2004). Robust real-time object detection. International Journal of Computer Vision, 137-154.

Görüntü İşleme Teknikleri Kullanarak Anizokori Hastalığını Teşhis Eden Uygulama

Yıl 2020, Cilt: 25 Sayı: 1, 555 - 572, 30.04.2020

Nerma Corovıc Emel Arslan

https://doi.org/10.17482/uumfd.660759

Öz

Göz 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.

Anahtar Kelimeler

Görüntü İşleme Anizokori Teşhis Gözbebeği Tespiti Göz Bebeği Ölçümü

Kaynakça

  • Basit, A., Javed, M. Y., & Masood, S. (2008). Non-circular Pupil Localization in Iris Images. 2008 4th International Conference on Emerging Technologies.
  • Dey, S., & Samanta, D. (2007). An Efficient Approach for Pupil Detection in Iris Images. 15th International Conference on Advanced Computing and Communications (ADCOM 2007).
  • Kaiser,P.K., Friedman, N. J., & Pineda, R. (2014). The Massachusetts Eye and Ear Infirmary Illustrated Manual of Ophthalmology (4th Edition) Elsevier Saunders. eBook ISBN: 9780323225274
  • Iacoviello, D. (2006). Analysis of pupil fluctuations after a light stimulus by image processing and neural network. Computers & Mathematics with Applications, 1260-1270.
  • Lin, L., Lin, P., LiFang, W., & Lun, Y. (2010). A robust and accurate detection of pupil images. 3rd International Conference on Biomedical Engineering and Informatics. Yantai, China: IEEE.
  • Mahmood, N. H., Uyop, N., Mansor, M. M., & Jumadi, A. M. (2011). Measurement of the Area and Diameter of Human Pupil Using Matlab. 5th Kuala Lumpur International Conference on Biomedical Engineering (p. vol 35. ). Berlin, Heidelberg: Springer.
  • Nowak, W., Zarowska, A., Szul-Pietrzak, E., & Misiuk-Hojło, M. (2014). System and measurement method for binocular pupillometry to study pupil size variability. BioMedical Engineering OnLine.
  • Pasarica, A., Cehan, V., Bozomitu, R. G., & Lupu, R. (2015). Pupil detection algorithms for eye tracking applications. 2015 IEEE 21st International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging.
  • Viola, P., & Jones, M. (2004). Robust real-time object detection. International Journal of Computer Vision, 137-154.
Toplam 9 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Konular Yazılım Testi, Doğrulama ve Validasyon
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Nerma Corovıc 0000-0002-5564-2620

Emel Arslan 0000-0003-4668-392X

Yayımlanma Tarihi 30 Nisan 2020
Gönderilme Tarihi 18 Aralık 2019
Kabul Tarihi 2 Mart 2020
Yayımlandığı Sayı Yıl 2020 Cilt: 25 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Corovıc, N., & Arslan, E. (2020). AN IMPLEMENTATION THAT DIAGNOSIS ANISOCORIA DISEASE USING IMAGE PROCESSING TECHNIQUES. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 25(1), 555-572. https://doi.org/10.17482/uumfd.660759
AMA Corovıc N, Arslan E. AN IMPLEMENTATION THAT DIAGNOSIS ANISOCORIA DISEASE USING IMAGE PROCESSING TECHNIQUES. UUJFE. Nisan 2020;25(1):555-572. doi:10.17482/uumfd.660759
Chicago Corovıc, Nerma, ve Emel Arslan. “AN IMPLEMENTATION THAT DIAGNOSIS ANISOCORIA DISEASE USING IMAGE PROCESSING TECHNIQUES”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 25, sy. 1 (Nisan 2020): 555-72. https://doi.org/10.17482/uumfd.660759.
EndNote Corovıc N, Arslan E (01 Nisan 2020) AN IMPLEMENTATION THAT DIAGNOSIS ANISOCORIA DISEASE USING IMAGE PROCESSING TECHNIQUES. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 25 1 555–572.
IEEE N. Corovıc ve E. Arslan, “AN IMPLEMENTATION THAT DIAGNOSIS ANISOCORIA DISEASE USING IMAGE PROCESSING TECHNIQUES”, UUJFE, c. 25, sy. 1, ss. 555–572, 2020, doi: 10.17482/uumfd.660759.
ISNAD Corovıc, Nerma - Arslan, Emel. “AN IMPLEMENTATION THAT DIAGNOSIS ANISOCORIA DISEASE USING IMAGE PROCESSING TECHNIQUES”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi 25/1 (Nisan 2020), 555-572. https://doi.org/10.17482/uumfd.660759.
JAMA Corovıc N, Arslan E. AN IMPLEMENTATION THAT DIAGNOSIS ANISOCORIA DISEASE USING IMAGE PROCESSING TECHNIQUES. UUJFE. 2020;25:555–572.
MLA Corovıc, Nerma ve Emel Arslan. “AN IMPLEMENTATION THAT DIAGNOSIS ANISOCORIA DISEASE USING IMAGE PROCESSING TECHNIQUES”. Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, c. 25, sy. 1, 2020, ss. 555-72, doi:10.17482/uumfd.660759.
Vancouver Corovıc N, Arslan E. AN IMPLEMENTATION THAT DIAGNOSIS ANISOCORIA DISEASE USING IMAGE PROCESSING TECHNIQUES. UUJFE. 2020;25(1):555-72.

DUYURU:

30.03.2021- Nisan 2021 (26/1) sayımızdan itibaren TR-Dizin yeni kuralları gereği, dergimizde basılacak makalelerde, ilk gönderim aşamasında Telif Hakkı Formu yanısıra, Çıkar Çatışması Bildirim Formu ve Yazar Katkısı Bildirim Formu da tüm yazarlarca imzalanarak gönderilmelidir. Yayınlanacak makalelerde de makale metni içinde "Çıkar Çatışması" ve "Yazar Katkısı" bölümleri yer alacaktır. İlk gönderim aşamasında doldurulması gereken yeni formlara "Yazım Kuralları" ve "Makale Gönderim Süreci" sayfalarımızdan ulaşılabilir. (Değerlendirme süreci bu tarihten önce tamamlanıp basımı bekleyen makalelerin yanısıra değerlendirme süreci devam eden makaleler için, yazarlar tarafından ilgili formlar doldurularak sisteme yüklenmelidir).  Makale şablonları da, bu değişiklik doğrultusunda güncellenmiştir. Tüm yazarlarımıza önemle duyurulur.

Bursa Uludağ Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Dekanlığı, Görükle Kampüsü, Nilüfer, 16059 Bursa. Tel: (224) 294 1907, Faks: (224) 294 1903, e-posta: mmfd@uludag.edu.tr