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: 72
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
- Synthesis of realistic photo-masks using supervised artificial neural networks
Denetimli yapay sinir ağları kullanılarak gerçekçi foto-maske sentezi
YUSUF BURAK FİDAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET UNUTULMAZ
- MR kafa görüntülerinde tümör deteksiyonu için simetri temelli parametrelerin belirlenmesi
Determination of symmetry based parameters for tumor detection in MR head images
ALİ FERSAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ZÜMRAY DOKUR
- A new loss function to be used in deep networks for image segmentation of colorectal polyps
Kolorektal poliplerin görüntü bölütlemesi için derin ağlarda kullanılacak yeni bir kayıp fonksiyonu
MAHMUT OZAN GÖKKAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBiyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KUNTALP
- 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
- Meta - sezgisel algoritmalara dayalı retinal damar bölütleme
Retinal vessel segmentation based on meta-heuristic algorithms
KADER TAŞKIRAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BAHADIR ÇETİNKAYA