Parametrik model kullanarak tıbbi görüntülerde kenar belirleme
Edge detection using parametric model in medical images
- Tez No: 139109
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Tıbbi Biyoloji, Electrical and Electronics Engineering, Medical Biology
- Anahtar Kelimeler: Koroner Damar, Ventricular, Retina, Beyin Kesiti, Elipsoid, Kenar Kestirimi, Parlaklık V, Coroner Arterial, Ventricular, Retina, Brain, Edge Dedection, Intensity VI
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Şekil, boyut, ve alan gibi klinik olarak önemli büyüklüklerin ölçülmesi için tıbbi görüntülerdeki anatomik yapıların kenarlarının doğru belirlenmesine ihtiyaç vardır. Doğru kenar belirleme, anatomik yapıların üç-boyutlu yapılarının çoklu görüntülerden elde edilmesinde ön koşuldur. Tıbbi görüntüleme tekniklerindeki mükemmelsizlikler anjiyogram, MR ve retina görünülerinde kenarların keskin geçişli olma yerine yumuşak geçişli olmalarına sebep olur. Ayrıca, arkaplan yapılan sahte kenar profilleri ortaya çıkarır. Bundan dolayı etkin bir kenar belirleme yöntemi, bu tür görüntülerdeki kenarların kusursuz belirlenmesi için gereklidir. Bu tezde, doğrusal olmayan parametrik modele dayalı bir model geliştirilmektedir. Model; kenar, arkaplan yapısı ve bulamklanma ile ilgili parametreleri içermektedir. Bu parametreler Marquardt-Levenberg tekniği kullanılarak kestirilmektedir. Yöntemin başarımı; farklı faktörler için bilgisayar ile üretilmiş görüntülerde ve MR, retina, anjiyogram görüntülerinde değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
SUMMARY Edge Dedection Using Parametric Model in Medical Images Meaurements of clinically important quantities; such as shape, size, and area, require accurate detection of edges of anatomical structures in medical images. Accurate edge detection is also prerequisite in three-dimensional reconstruction of anatomical structures from multiple images. Imperfections in medical imaging techniques result in gradual rather than sharp edges in medical images, such as angiogram, MR, and retina images. Furrthermore, changes in backgrund structures introduce spuirous edge profiles. Therefore, an efficient edge detection technique is required for precise assesment of edges in such images. In this thesis, an edge detection method based on nonlinear parametric model is developed. The model involves the parameters associated with edge, background structrue, and blurring. These parameters are estimated by using MarquardtJLevenberg technique. The performance of the method is evaluated in computer generated images for different factors, and in MR, retina, and angiogram images.
Benzer Tezler
- İki veya daha fazla anjiyo görüntüsünden koroner damarların üç boyutlu yapısının elipsoıt esaslı yüksek doğrulukta eldesi
Ellipsoid based accurate 3d reconstruction of coronary vessels from two or more angiogram images
MEHMET ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- Böbrek hastalıklarının tespiti için Poly-CNN modeli önerisi ve performansının karşılaştırması
Poly-CNN model recommendation and performance comparison for kidney disease detection
KENAN GÜLLE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DURMUŞ ÖZDEMİR
- Efficient super-resolution and MR image reconstruction networks
Verimli süper çözünürlük ve MR imgeleri geriçatım ağları
DURSUN ALİ EKİNCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Randomization for Efficient Nonlinear Parametric Inversion
Verimli Doğrusal Olmayan Parametrik İnversiyon için Randomizasyon
SELİN SARIAYDIN
Doktora
İngilizce
2018
MatematikVırgınıa Polytechnıc Instıtute And State UnıversıtyMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERIC DE STURLER
- Efficient deep learning approaches for signal and image analysis applications
Sinyal ve görüntü analizi uygulamaları için verimli derin öğrenme yaklaşımları
ONUR CAN KOYUN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN