Geri Dön

Segmentation, registration and visualisation of medical images for treatment planning

Tedavi planlaması amacıyla tıbbi görüntülerin bölütlenmesi, çakıştırılması ve görselleştirilmesi

  1. Tez No: 143185
  2. Yazar: ÖZGÜR TUNCER
  3. Danışmanlar: PROF.DR. METE SEVERCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Tıbbi görüntüleme, bilgisayarlı tomografi, bölütleme, çakıştırma, görselleştirme, bölge büyütme, yinelemeli yakın noktalar, Medical Imaging, Segmentation, Registration, Visualization, Region Growing, Iterative Closest Point
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Tıbbı görüntüleme, tanı ve tedavi planlaması amacıyla insan vücudunun içine erişebilmenin anahtarı olmuştur. Tanı sonrası uygulanacak tedavi planlamasının etkisinin anlaşılması için, tedavi altındaki vücut bölgesinin belirli bir sure içerisinde defalarca görüntülenmesi gerekebilir. Vücudun belirli bölgesinden sıralı elde edilen görüntülerin birbirleriyle karşılaştırmasıyla kazanılan bilgi, tedavinin bir sonraki aşaması için yol gösterici olmaktadır. Sıralı çekimler sırasında aynı koşullar yaratılamayabileceğinden, farklı zamanlarda elde edilen görüntülerin veya veri kümelerinin karşılaştırılabilmesi, görüntülerin veya veri kümelerinin çakıştırılmasına bağlıdır. Niteliksel ve niceliksel ölçümlerin elde edilebilmesi için tıbbi görüntülerin karşılaştın İması sırasında vücudun tedavi altındaki bölgesinin doğru bölütlenmesi gerekir. Bu bölütleme, planlama stratejisine yön vermeye yardım eder ve ilgili bölgenin iki boyutlu ve üç boyutlu görüntülerinin oluşturulmasını sağlar. Bu tezde, farklı bölütleme algoritmaları araştırılmış ve kafa bilgisayarlı tomografi görüntülerinden kemik dokuyu bölütleme için hibrid bölütleme algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen bölütleme algoritması kullanılarak kemik dokusu bölütlenmiş kafa tomografi görüntülerinin farklı hastalara ait üç boyutlu modelleri görselleştirilmiştir. Tez sırasında verileri görselleştirmek için MATLAB bilgisayar programının görselleştirme kütüphanesinden faydalanılmıştır. Bunlara ek olarak farklı zamanlarda alman iki boyutlu ve üç boyutlu bilgisayarlı tomografi görüntülerinin otomatik olarak çakıştınlabilmesi için yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemler sentetik ve gerçek veriler üzerinde uygulanmıştır. Bölütleme ve çakıştırma algoritmaları ve yöntemleri de MATLAB bilgisayar programı içinde gerçeklenmiştir.

Özet (Çeviri)

Medical imaging has become the key to access inside human body for the purpose of diagnosis and treatment planning. In order to understand the effectiveness of planned treatment following the diagnosis, treated body part may have to be monitored several times during a period of time. Information gained from successive imaging of body part provides guidance to next step of treatment. Comparison of images or datasets taken at different times requires registration of these images or datasets since the same conditions may not be provided at all times. Accurate segmentation of the body part under treatment is needed while comparing medical images to achieve quantitative and qualitative measurements. This segmentation task enables two dimensional and three dimensional visualizations of the region which also aid in directing the planning strategy. In this thesis, several segmentation algorithms are investigated and a hybrid segmentation algorithm is developed in order to segment bone tissue out of head CT slices for orthodontic treatment planning. Using the developed segmentation algorithm, three dimensional visualizations of segmented bone tissue out of head CT slices of two patients are obtained. Visualizations are obtained using the MATLAB Computer software's visualization library. Besides these, methods are developed for automatic registration of two- dimensional and three-dimensional CT images taken at different time periods. These methods are applied to real and synthetic data. Algorithms and methods used in this thesis are also implemented in MATLAB computer program.

Benzer Tezler

  1. Autostereoscopic displays in computer sssisted surgery

    Bilgisayar destekl cerrahide otostereoskopik ekranlar

    CANER GÜMÜŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    PROF. DR. MEHMED ÖZKAN

  2. Template-based 3D-2D rigid registration of vascular structures in frequency domain from a single view

    Damarların frekans uzayında şablona dayalı tek görüntüden 3B-2B katı çakıştırılması

    TİMUR AKSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖZDE ÜNAL

  3. 3 dimensional monomodal intensity based medical image registration for brain tumor progression analysis

    Beyin tümörü gelişiminin analizi için tek modlu piksel koyuluk temelli 3 boyutlu tıbbi görüntü çakıştırma

    EMRAH IRMAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA BURAK TÜRKÖZ

  4. Kognitif bozukluğu olmayan parkinson hastalığı, parkinson hastalığı hafif kognitif bozukluk ve sağlıklı kontrollerde olaya ilişkin potansiyeller ve volümetrik manyetik rezonans görüntüleme bulgularının incelenmesi

    Event-related potentials and volumetric magnetic resonance imaging in cognitively normal parkinson's disease, parkinson's disease with mild cognitive impairment and healthy eldery subjects

    DUYGU HÜNERLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    NörolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖRSEV YENER

    YRD. DOÇ. DR. DERYA DURUSU EMEK SAVAŞ