Geri Dön

Kontrast tutucu maddeli meme MR'ı örneğinde yapay sinir ağları ile görüntü segmentasyonu

Automatic tumor segmentation in contrast-enhanced dynamic MR images by using artificial neural network technique

PDF İndir

  1. Tez No: 201229
  2. Yazar: HİLMİ KEMAL KOCA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Radyoloji ve Nükleer Tıp, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Geodesy and Photogrammetry, Radiology and Nuclear Medicine, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Agları, görüntü tanıma, görüntü segmentasyonu, Neural Networks, pattern recognition, image segmentation
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalısmanın amacı, kontrast tutucu madde verilerek çekilen meme MR görüntülerindeki benign ve malign tümör tiplerini ögrenen bir yöntem gelistirmektir. Uygulamanın ögrenme yetenegi için Yapay Sinir Agları (YSA) kullanılmıstır. Ögrenme algoritması olarak ise geri yayılım algoritması kullanılmıstır. Çalısma 3 ana bölüm ve eklerden olusmaktadır. lk bölümde YSA'nın özelliklerinden ve uygulamada da kullanılan geri yayılma algoritmasından bahsedilmistir. kinci bölümde MR teknigi ve kontrast tutucu madde ile MR görüntülerinden tümör tespitinin nasıl yapıldıgı anlatılmıstır. Üçüncü bölümde ise gelistirilen uygulama ve sonuçlarından bahsedilmistir. Uygulamada kullanılan geri yayılma algoritması daha detaylı biçimde aktarılmıs, uygulamanın nasıl ögrendigi üzerinde durulmustur. Gelistirilen uygulama 4 kısım olarak yapılmıstır. 1. Kısım YSA'nın olusturulmasıdır. 2. kısım ise uygulamanın benign ve malign tümör içeren MR görüntüleri ile egitilmesidir. 3. kısım ise uygulamanın test edilmesidir. 4. kısım ise uygulamanın artık yeni MR üzerinde analiz yaptıgı kısımdır. Uygulama egitim sonucunda ögrendikleri ile MR'ları piksel piksel dolasarak analiz etmekte ve tümör tipini bulmaktadır. Sonuç olarak gelistirilen uygulama, bir bilgisayar destekli tanı sistemi olup, hekimlere tanı koymada yardımcı olmayı amaçlamıstır.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to develop a method to learn the benign and malign tumors which are shown in the breast MR by giving contrast enhanced. Neural network is used for the learning ability of this application. Backprogation is used for the learning algorithm. Study consists of three main parts and additional parts. In the first part, Neural Network's features and backprogation, which is used in practice, are mentioned. In the second part, technique of MR and how to determine the tumors with contrast enhanced MR displays are explained. Developing the application and its results are explained in the third part. Backprogation that is used in application is explained more detailed and how the application learns is told. Developed application consists of four parts. First part is creating the Neural Network. Second part is educate the application with MR images which include benign and malign tumors. Third part is testing the application. Fourth part is the part which application makes analysis on the new MR. Application analyses the MR's, which it learned with the education, pixel by pixel and finds the tumor. Consequently, developed application is a computer aided diagnoses system, is aimed to help the doctors to diagnose.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    201233

    Kontrast tutucu meme manyetik rezonans görüntülerinde kanserli olan ve olmayan dokuların göüntü işleme yöntemleri ile belirlenmesi

    Segmentation of cancerous and non-cancerous lesions from dynamic contrast-enhanced magnetic resonans imaging of the breast by using image processing techniques

    PETEK TATLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM

  2. Tez No

    501038

    Pediatrik yaş grubu hastalarda tekrarlayan kontrastlı MRG tetkikleri sonrası intrakranyal gadolinium birikimi

    Intracranial gadolinium deposition in pediatric age group after repetitive contrast enhanced MR imagings

    ELİF DİLARA TOPCUOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ASLIHAN SEMİZ OYSU

  3. Tez No

    376480

    A moderate defense of cognitive phenomenology

    Bilişsel fenomenolojinin ılımlı bir savunması

    HAKKI KAAN ARIKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    FelsefeBoğaziçi Üniversitesi

    Felsefe Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LUCAS THORPE

  4. Tez No

    421038

    BT görüntüleri üzerinden kalp odacıklarının bölütlenmesine yönelik alternatif bir yaklaşım

    An alternative approach for the segmentation of the heart chambers from CT images

    SERAP ERK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ

    PROF. DR. BÜLENT BAYRAM

  5. Tez No

    612007

    Tıbbi görüntülerden derin öğrenme yöntemi ile karaciğer ve beyin lezyonlarının bölütlenmesi

    Segmentation of liver and brain lesions by deep learning approach from medical images

    ONUR CAN BAYRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT BAYRAM

Geri Dön