Geri Dön

Segmentation of torso CT images

Gövdenin bilgisayarlı tomografi görüntülerinin bölütlenmesi

  1. Tez No: 180859
  2. Yazar: ONUR ALİ DEMİRKOL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Tıbbi imge bölütleme, Gövde, Akaçlama havzasıdönüşümü, Alan büyütme, Deforme olabilen modeller, Medical image segmentation, torso, watershed transformation, region growing, deformable models
  7. Yıl: 2006
  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: 210

Özet

Tıbbi görüntüleme modaliteleri vücuttaki dokuların ve organlarınanatomik veya metabolik aktiviteleri hakkında etkin bilgilersağlamaktadır. Bu yüzden tıbbi görüntüleme teknolojileri çeşitlihastalıkların teşhis ve tedavisinde kritik rol oynayan bir bileşendir. Tıbbiimge bölütleme, tıbbi görüntülerin anatomik, fonksiyonel ve cerrahi olaraktanımlanabilir yapılara dönüştürülmesinde önemli bir rol oynamaktadır.Bu çalışmada, başlıca tıbbi imge bölütleme metotlarından bazılarıincelenmiş ve üst gövdede yer alan kalp, akciğerler, kemikler, kas ve yağdokusunun bölütlenmesi için iki boyutlu bilgisayarlı tomografi (BT)görüntülerine uygulanmıştır. Tıbbi imge bölütleme metotları olarakeşikleme, alan büyütme, akaçlama havzası dönüşümü, deforme olabilenmodeller ve karma metot akaçlama havzası dönüşümü ve alan birleştirmeuygulanmıştır. Buna ek olarak, uygulanan metotlar arasında gövdede yeralan her doku ve organ için en etkin bölütleme metodunu bulmak içinkarşılaştırmalı analiz yapılmıştır. Bazı imge bölütleme metotlarınındoğruluğunu arttırmak için birtakım iyileştirmeler önerilmiştir.

Özet (Çeviri)

Medical imaging modalities provide effective information for anatomic ormetabolic activity of tissues and organs in the body. Therefore, medicalimaging technology is a critical component in diagnosis and treatment ofvarious illnesses. Medical image segmentation plays an important role inconverting medical images into anatomically, functionally or surgicallyidentifiable structures, and is used in various applications. In this study,some of the major medical image segmentation methods are examined andapplied to 2D CT images of upper torso for segmentation of heart, lungs,bones, and muscle and fat tissues. The implemented medical imagesegmentation methods are thresholding, region growing, watershedtransformation, deformable models and a hybrid method; watershedtransformation and region merging. Moreover, a comparative analysis isperformed among these methods to obtain the most efficient segmentationmethod for each tissue and organ in torso. Some improvements areproposed for increasing accuracy of some image segmentation methods.

Benzer Tezler

  1. Implementation of three segmentation algorithms for CT images of torso

    Gövde BT görüntüleri için üç bölütleme algoritması uygulaması

    SİNAN ÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. YEŞİM SERİAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ

  2. Stroke-based sketched symbol generation and segmentation

    Çizgi tabanlı elle çizilmiş sembol üretimi ve segmentasyonu

    KURMANBEK KAIYRBEKOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TEVFİK METİN SEZGİN

  3. Gesture imitation learning in human-robot interaction

    Taklit yolu ile hareket öğrenme ınsan robot etkileşimi

    ITAUMA ISONG ITAUMA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HATİCE KÖSE-BAĞCİ

  4. Human assisted humanoid robot painter

    İnsan destekli insansı robot ressam

    CEMAL GÜRPINAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  5. Sayısal hücre görüntülerinin kodlanması ve nicel analizi

    Coding and quantitative analysis of the digital cell images

    NEŞE APAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN