Segmentation of torso CT images
Gövdenin bilgisayarlı tomografi görüntülerinin bölütlenmesi
- Tez No: 180859
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. YEŞİM SERİNAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Tıbbi imge bölütleme, Gövde, Akaçlama havzasıdönüşümü, Alan büyütme, Deforme olabilen modeller, Medical image segmentation, torso, watershed transformation, region growing, deformable models
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Implementation of three segmentation algorithms for CT images of torso
Gövde BT görüntüleri için üç bölütleme algoritması uygulaması
SİNAN ÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. YEŞİM SERİAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ
- Stroke-based sketched symbol generation and segmentation
Çizgi tabanlı elle çizilmiş sembol üretimi ve segmentasyonu
KURMANBEK KAIYRBEKOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEVFİK METİN SEZGİN
- Gesture imitation learning in human-robot interaction
Taklit yolu ile hareket öğrenme ınsan robot etkileşimi
ITAUMA ISONG ITAUMA
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HATİCE KÖSE-BAĞCİ
- Human assisted humanoid robot painter
İnsan destekli insansı robot ressam
CEMAL GÜRPINAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Sayısal hücre görüntülerinin kodlanması ve nicel analizi
Coding and quantitative analysis of the digital cell images
NEŞE APAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN