AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn summary, the project determines the tumor area with image processing and tells whether the tumor is cancerous with machine learning.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, image processing algorithms and their performances are examined. In the first part of the study, image processing, color space, functions and frameworks that can be used in C# are studied. As a result of obtaining the necessary information, an algorithm has been written that turns existing images into gray. Then, Median filtering was applied to the image in order to increase the quality of the image. Threshold algorithm was used to clarify the region after filtering. Finally, Sobel edge detection algorithm was used for image processing. Machine learning was used to decide whether the tumor region detected after image processing is cancerous or not. A dataset and NaiveBayes Class are used for machine learning. In summary, the project determines the tumor area with image processing and tells whether the tumor is cancerous with machine learning.
Özet
Bu çalışmada görüntü işleme algoritmaları ve performansları incelenmiştir. Çalışmanın ilk bölümünde görüntü işleme, renk uzayı, C#'da kullanılabilecek fonksiyonlar ve çerçeveler incelenmiştir. Gerekli bilgilerin elde edilmesi sonucunda mevcut görüntüleri griye çeviren bir algoritma yazılmıştır. Daha sonra görüntünün kalitesini artırmak için görüntüye Medyan filtreleme uygulandı. Filtrelemeden sonra bölgeyi netleştirmek için eşik algoritması kullanıldı. Son olarak, görüntü işleme için Sobel kenar algılama algoritması kullanılmıştır. Görüntü işlemeden sonra tespit edilen tümör bölgesinin kanserli olup olmadığına karar vermek için makine öğrenmesi kullanıldı. Makine öğrenimi için bir veri kümesi ve NaiveBayes Sınıfı kullanıldı. Özetle proje, görüntü işleme ile tümör alanını belirler ve makine öğrenmesi ile tümörün kanserli olup olmadığını söyler.