Topology-preserving medical image segmentation via path-cost supervision
Yol maliyeti denetimi ile topoloji koruyan tıbbi görüntü bölütleme
- Tez No: 1020046
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DORUK ÖNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Eğrisel ve yüzey benzeri anatomik yapıların doğru bölütlenmesi, konnektomik, damar görüntüleme ve hücre biyolojisi alanlarında nicel analiz için zorunludur. Piksel bazlı kayıp fonksiyonları ile eğitilen derin evrişimli ağlar, yüksek örtüşme skorları elde etmesine rağmen, kırık dallar, sahte bağlantılar veya delikler gibi küçük topolojik hatalar bırakabilir; bu hatalar sonraki analizleri ciddi biçimde bozar. Bu tez, tahmin edilen uzaklık haritaları üzerinde en kısa yol geçiş maliyetlerini cezalandırarak bağlantılılığı denetleyen iki tamamlayıcı kayıp fonksiyonu sunmaktadır. CAPE (Connectivity-Aware Path Enforcement), merkez çizgisi anotasyonların dan elde edilen bir gerçek değer grafini kullanarak graftaki bağlı düğüm çiftleri arasındaki en kısa yolları ağ çıktısıyla karşılaştırır. Tahmin yolları boyunca uzaklık değerlerinin karelerinin alınması ve döngü yollarının kopuklukları gizlemesini önleyen maskeleme stratejisi sayesinde CAPE, tüm yol boyunca yoğun gradyanlar üretir. 2D nöron ve retina damar veri kümeleri ile 3D fare beyni mikroskopi hacmindeki deneyler, piksel bazlı performansı korurken bağlantı metriklerinde (APLS, TLTS) en iyi sonuçları göstermektedir. GEPA (Generalized Path Cost Loss), CAPE'in yol maliyeti bakış açısını hem eğrisel hem yüzey yapılara uygulanabilen yoğun, bölge genelinde denetime genişletir. Tekrarlayan çiftli graf sorguları yerine, tahmin ve gerçek değerin uyuşmadığı bölgelerdeki bağlı bileşenleri belirler ve bileşen başına tek kaynaklı en kısa yol maliyet haritalarını karşılaştırır. Yedi kıyaslama veri kümesinde GEPA, Betti eşleştirme hatalarını tutarlı biçimde azaltır ve düşük eğitim yükü ile güçlü bağlantı skorları elde eder. CAPE ve GEPA birlikte, topolojiye duyarlı tıbbi bölütleme için birleşik bir yol maliyeti çerçevesi oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
Curvilinear and surface-like anatomical structures must be segmented accurately for quantitative work in connectomics, vascular imaging, and cell biology. Networks trained with pixel-wise losses often reach high overlap scores yet leave small topological errors, such as broken branches, spurious connections, or holes, that harm downstream measurements. This thesis proposes two loss functions that supervise connectivity by penalizing shortest-path traversal costs on predicted distance maps. CAPE (Connectivity-Aware Path Enforcement) builds a ground-truth graph from centerline annotations and compares shortest paths between connected ver- tex pairs with paths on the network prediction. Squared distance values along predicted paths and a masking strategy that blocks alternate loop routes yield dense gradients along trajectories and direct connectivity optimization. On 2D neuron and retinal vessel datasets and a 3D mouse brain volume, CAPE achieves the best reported APLS and TLTS among the compared methods while keeping competitive pixel-wise performance. GEPA (Generalized Path Cost Loss) extends the path-cost idea to dense supervision for curvilinear and surface structures. Where prediction and ground truth disagree, it finds connected components, selects a consensus source per component, and compares single-source shortest-path cost maps from Dijkstra's algorithm. Pathfinding cost drops from O(K·N logN) to O(N logN) per component; graph extraction is not required. GEPA penalizes false disconnections and false connections across whole regions. On seven benchmarks, including neurons, retinal vessels, the Circle of Willis, prostate structures, and organelle segmentations, it reduces Betti matching error and improves connectivity scores with modest training overhead. CAPE and GEPA form a path-cost framework for topology-aware segmentation, from graph-based path enforcement to dense geodesic supervision. The thesis compares both methods to persistent homology, skeleton-based, and region-separation losses, and notes limitations of distance-map regression and non-differentiable shortest-path selection.
Benzer Tezler
- Robust adaptive learning approach of artificial neural networks
Yapay sinir ağları için sağlam adaptif öğrenme yaklaşımı
ALAA ALI HAMEED HAMEED
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER
- Molecular communications: Novel relaying schemes and molecular beamforming
Moleküler iletişim: Yeni aktarma şemaları ve moleküler hüzme oluşturma
JOANA ANGJO
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL BAŞAR
PROF. DR. ALİ EMRE PUSANE
- Çocuk hematoloji polikliniğimizde takip edilen glanzman trombastenisi tanılı hastalarda, mutasyon analizi ve klinik değerlendirme
Mutation analysis and clinical evaluation in patients diagnosed with GT and followed UP in OUR pediatric hematology clinic
EYYÜP YÜREKTÜRK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAMURAN KARAMAN
- Antiochus Sarayı ve Roma mimarisi içindeki yeri
Antiochus Palace and its place in Roman architecture
BATU BAYÜLGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. TURGUT SANER