Comparison of 3D segmentation algorithms for medical imaging
Tıbbi görüntüler için 3 boyutlu bölütleme algoritmalarının karşılaştırılması
- Tez No: 202492
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 45
Özet
Bu tezde dört farklı 3 boyutlu bölütleme algoritması uygulamaya geçirilerek, sonuçları üç farklı bilgisayarlı tomogrofi görüntüsü seti üzerinde karşılaştırılmıştır. Karşılaştırılan bölütleme algoritmaları ; Seeded Region Growing, Volumetric Segmentation Using Weibull E-SD Fields , Automatic Multilevel Thresholding by using OTSU Method ve Unseeded Region Growing'dir. Bu tezde elde edilen başlıca sonuçlar; Seeded Region Growing algoritması uygun threshold degerlerinde ve fazla gürültü içermeyen resimler üzerinde iyi sonuçlar vermiştir. Volumetric Segmentation Using Weibull E-SD Fields algoritması kontrast farkının yüksek olduğu test verileri üzerinde iyi sonuçlar vermesine karşın, yakın kontrast değerlerine sahip tıbbi görüntüler üzerinde sağlıklı sonuçlar üretmemiştir. Automatic Multilevel Thresholding by using OTSU Method algoritması kendisine verilen segment sayısı doğrultusunda başaralı denebilecek sonuçlar üretmiştir. Ve son olarak Unseeded Region Growing algoritması Seeded Region Growing algoritmasında kullanılan threshold degerlerinde beklenenden fazla sayıda segment üretmesine karşın, ürettiği sonuçlar başarılı sayılabilir.
Özet (Çeviri)
In this thesis we implemented four different 3D segmentation algoritms, and we compared their reults on three different CT Data Sets. These segmentation algoritms are; Seeded Region Growing, Volumetric Segmentation Using Weibull E-SD Fields , Automatic Multilevel Thresholding by using OTSU Method and Unseeded Region Growing. The main results gained from our application as follows; Seeded Region Growing Algorithm produced good result on unnoised datasets with suitable threshold value. Volumetric Segmentation Using Weibull E-SD Fields Algorithm produced good result on our sample dataset which has high amount of contrast difference.However, The results on medical datasets which has low ammont of contrast difference. Automatic Multilevel Thresholding by using OTSU Method Algorithm which takes the segment count as an input by user interaction, produced sufficient results. And lastly, the number of segments produced by the Unseeded Region Growing Algorithm are over the expectations. But they can be considered as sufficent.
Benzer Tezler
- Comparison of different methods for lung immobilization through an animal model study
Başlık çevirisi yok
İRFAN KARACA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
BiyomühendislikPolitecnico di MilanoPROF. DR. ANDREA ALİVERTİ
PROF. DR. ANTONELLA LO MOURA
- Color image segmentation: Multithresholding and constraint satisfaction methods
Renkli imge bölütleme: Çoklueşikleme ve kısıt sağlama metodları
FATİH KURUGÖLLÜ
Doktora
İngilizce
2000
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. EMRE HARMANCI
- Human motion analysis and action recognition
İnsan hareketi analizi ve hareket tanınması
MURAT NURULLAHOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- A statistical framework for degraded underwater video generation
Bozulmuş sualtı video üretimi için istatistiksel bir yapı
SERKAN ŞATAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- A sensor fusion approach for autonomous driving
Otonom sürüş için sensör birleştirme yaklaşımı
BEKİR EREN ÇALDIRAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANKUT ACARMAN