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
- Tez No: 201229
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Jeodezi ve Fotogrametri, Radyoloji ve Nükleer Tıp, Computer Engineering and Computer Science and Control, Geodesy and Photogrammetry, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Agları, görüntü tanıma, görüntü segmentasyonu, Neural Networks, pattern recognition, image segmentation
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 103
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
- 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
2006
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
- 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
2015
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- 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
2020
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- A moderate defense of cognitive phenomenology
Bilişsel fenomenolojinin ılımlı bir savunması
HAKKI KAAN ARIKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
FelsefeBoğaziçi ÜniversitesiFelsefe Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LUCAS THORPE
- Optical characterization of collagen denaturation via mueller matrix polarimetry and upright microscopy
Kollajen denatürasyonunun mueller matris polarimetri sistemi ve mikroskop yoluyla optik nitelendirilmesi
İREM DENİZ DERMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Biyofizikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ
DOÇ. DR. ONUR FERHANOĞLU