Geri Dön

Görüntü işleme yöntemleri ile doku sınırlarının belirlenmesi

Finding tissue boundaries bu using image processing methods

  1. Tez No: 196617
  2. Yazar: VOLKAN VERİM
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 96

Özet

Bu tez çalışmasında, iki boyutlu ultrason görüntülerinin analiz edilerekgörüntülerdeki prostat sınırının bulunması için yeni bir yaklaşımsunulmaktadır. Mevcut yöntemlerden biçimi değişebilen sınır modelleri,dinamik sınır bulma yöntemleri ve bunların uygulama alanları ile gelişimsüreçleri incelenmektedir. Yılan Modeli, Geometrik Biçim Değiştirme Modeli(GDM) ve Ayrık Dinamik Sınır Modeline (DDCM) dayalı algoritmalar vebunların yararları ve sakıncaları açıklanmaktadır. Bu çalışmada, belirlenecekprostat sınırı için prostatlı bölgenin prostatın dışına göre daha koyu kontrastasahip olmasından yararlanılmıştır. ki boyutlu tıbbi ultrason görüntüsündekigürültü, Gauss alçak geçiren süzgeci ile azaltılmaktadır. Gürültü giderildiktensonra, gri seviyeli görüntü eşikleme ile ikili görüntüye dönüştürülmektedir. kiligörüntüye morfolojik kapama ve açma işlemleri uygulanmaktadır. Önişlemlerden sonra, kabaca bulunan dikey ve yatay kenarlar, uyarlanır bazıişlemlerle birleştirilerek prostat sınırı başarılı bir şekilde elde edilmektedir.Bilim Kodu : 902.1.067Anahtar Kelimeler : Görüntü işleme, tıbbi görüntü analizi, bölütleme, biçimideğişebilen sınır, dinamik sınır bulma, aktif sınır, YılanModeli, Geometrik Biçim Değiştirme Modeli, AyrıkDinamik Sınır Modeli, doku sınırıSayfa Adedi : 86Tez Yöneticisi : Yrd. Doç. Dr. Hasan Ş. B LGE

Özet (Çeviri)

In this thesis, a new approach which is used for finding prostate boundary intwo dimensional ultrasound images is presented. Current methods likedeformable contour models, dynamic contour finding methods, their applicationareas and evolutions are explained. Snake Model, Geometrical DeformationModel (GDM), Discrete Dynamic Contour Model (DDCM) algorithms and theiradvantages and disadvantages are also explained. In this study, prostateboundary is found by making use of the contrast differences between inside andoutside of the prostate. Noise in two dimensional ultrasound images is reducedby Gaussian low-pass filtering. After noise reduction, the gray-level image istransformed to binary image by thresholding. Morphological operations areapplied to the binary prostate images. The contours that are roughly found afterthe vertical and horizontal edge detection on the preprocessed image, areconnected to each other by using some adaptive operations. At the end, thetissue boundary is successfully obtained.Science Code : 902.1.067Key Words : Image processing, medical image analysis, segmentation,deformable contours, dynamic contour detection, activecontours, Snake Model, Geometrical Deformation Model,Discrete Dynamic Contour Model, Tissue BoundaryPage Number : 86Adviser : Assist. Prof. Dr. Hasan Ş. B LGE

Benzer Tezler

  1. Radiküler kist ve granülomların dijital histogram analizi ile ayırdedilmesi

    Differention of radicular cyst and granulomas with digital histogram analysis

    ÜLKEM AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Diş HekimliğiGazi Üniversitesi

    Diş Hastalıkları ve Tedavisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAYFUN ALAÇAM

  2. Büyük azı keser hipomineralizasyonlu dişlerin tedavisinde farklı yöntemlerle uygulanan kompozit dolgu materyalinin başarısının değerlendirilmesi

    Clinical evaluation of success of different application methods used for composite resine restorations ın the treatment of molar ıncisor hypomineralised teeth

    SİNEM SAAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Diş HekimliğiAnkara Üniversitesi

    Pedodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİYE SÖNMEZ

  3. Tissue density classification in mammographic images using local features

    Yerel öznitelikler ile mamografi görüntülerinde doku yoğunluğunun sınıflandırılması

    SEZER KUTLUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL

  4. Learning to inpaint images uisng scene constraints

    Sahne kısıtlamalarını kullanarak görüntüler tamamlama

    MOHAMED ABBAS HEDJAZI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ

  5. Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak beyin tümörü tiplerinin ve sınırlarının tahminlenmesi

    Prediction of brain tumor types and limits using deep learning methods

    MERVE PINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA AYSUN ALTIKARDEŞ