Biyomedikal görüntü bölütleme
Biomedical image segmentation
- Tez No: 212137
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görüntü bölütleme, görüntü isleme, esikleme, Image segmentation, image processing, thresholding
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde bilgisayar ve sanal görsellestirme teknolojilerindeki gelismeler medikal görüntüler yardımıyla anatomik yapılar hakkında daha fazla bilgi edinilmesine imkân tanımaktadır. Artık her alanda kullanılmaya baslanan görüntü isleme tekniklerinden biri olan görüntü bölütleme, hastalık teshisinde ve tanıda büyük bir role sahiptir. Görüntü bölütleme yaklasımlarının görüntüye özgü sonuçlar vermesinden dolayı bu alana özel yaklasımlar giderek artmaktadır. Özellikle CT ve MR görüntü kesitleri üzerinde uygulanan yöntemler bu görüntülerden olabildiğince faydalanılmasını sağlamıstır. Bu çalısmada, biyomedikal görüntü bölütlemenin önemi üzerinde durularak görüntülerin iyilestirilmesi ve bölütlenmesi için temel islemler anlatılarak biri görüntü iyilestirme diğeri görüntü bölütleme üzerine iki yeni yaklasım önerilmistir.
Özet (Çeviri)
Image segmentation is one of the image processing techniques that have been started to be used in almost every areas and it has a big role in mediacal diagnosis and treatment. Due to iöage segmentation approaches? giving results that specific to images, approaches specific to medical images about this area have been gradually increased. Especially the techniques applied to CT and MR image slices allow these images to be utilized as possible. ?n this study, basic operations for image segmentation and enhancement have been described dwelling on the importance of biomedical image segmentation; two novel approaches on efor image enhancement and the other for image segmentation have been proposed.
Benzer Tezler
- Biyomedikal İşaret ve Görüntülerde Görgül Kip Ayrışımı
Empirical Mode Decomposition on Biomedical Signals and Images
ÖMER FARUK KARAASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN
- An Open graphics library (OPENGL) based toolbox for biomedical image display and processing
Biyomedikal görüntüleri işlemek ve görüntülemek için oluşturulmuş OPENGL tabanlı bir araç kutusu
MEHMET OLCAY KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Tıbbi BiyolojiBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. AHMET ADEMOĞLU
- Automatic detection of epidural hematoma on the brain by using image processing techniques
Görüntü işleme tekniklerini kullanarak beyindeki epidural hematomların otomatik tespiti
SAWSAN DHEYAA MAHMOOD MAHMOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖRKEM SERBES
- Sayısal görüntü işlemede paralel bölütleme
Parallel segmentation in digital image processing
YASEMİN PEKTATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY
- Hibrit derin öğrenme yöntemleri ile beyin görüntüleri ve klinik özellikleri kullanılarak Alzheimer hastalığı sınıflandırması ve derecelendirilmesi
Classification and rating of Alzheimer's disease by using brain images and clinical features with hybrid deep learning methods
MEHMET EMRE SERTKAYA
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURHAN ERGEN