Geri Dön

Coupled non-parametric shape and moment-based inter-shape pose priors for multiple basal ganglia structure segmentation

Parametrik olmayan bağlaşık şekil ve ortak pozisyon bilgisi tabanli bir yöntem ile beyin korteks altı yapılarının bölütlenmesi

  1. Tez No: 215846
  2. Yazar: MUSTAFA GÖKHAN UZUNBAŞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. GÖZDE ÜNAL, YRD. DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektronik Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 78

Özet

Beyin manyetik rezonans görüntülerinde beyin dokularının ve yapılarının bölütlenmesiklinik uygulamalarda temel bir problemdir. Ozellikle beyindeki beyaz madde, grimadde ve beyin öz sivisi icerisinde gömülü halde bulunan Putamen, Kaudat, Talamusgibi korteks alti yapilarin ayri¸stirilmasi oldukca zordur. Bu zorlugun nedeni,manyetik görüntülerde bu dokularin düşük kontrastli görülebilmesi, homojen olmayanyoğunluğa sahip olmasi ve kısmi hacim etkilerinin olmasıdır.Bu tezde bahsedilen çoklu beyin yapılarının aynı anda bölütlenmesi için yeni birmetod geliştirilmiştir. Bölütleme problemi en iyilemeli önsel kestirim çerçevesindeformule edilmiştir ve bu çerçevede hedef yapilarin istatistiksel şekil önsel bilgisi vegöreceli pozisyon modelleri bölütleme işlemine katılmıştır. Bu yöntemimiz medikalimgelerde sıkla rastlanan birbirine komşu, çoklu yapıların belirgin kombinasyonlarve ortak bağlaşıklıklar yaratmasında esinlenerek geliştirilmiştir. Buna göre eğerbu bağımlılık ve kombinasyonlar doğru şekilde modellenebilirse, bölütlenmesi zoryapıların bölütleme başarımını artıracağını öne sürmekteyiz. Onerimizde bağlaşıkşekil ön bilgisini parametrik olmayan çok değişkenli Parzen yoğunluk kestirimi kullanarakoluşturmaktayız. Bunun için bölütlemek istediğimiz yapilarin eğitim kümesindenfaydalnırız. Göreceli pozisyon bilgisini ise standart moment teorisi ile modelleriz.Bu çerçevede her iki önsel bilgiyi de bölütlemeye katarken problemi bir optimizasyonproblemi olarak ele alırız ve çözümünde etkin çevritlere dayalı bir yöntem kullanırız.Yöntemin başarımını sentetik ve pek çok gerçek beyin mayetik rezonans görüntüsüüzerinde göstermekteyiz. Sonuçları var olan diğer yöntemlerle de karşılatırmakta veüstün yönlerini belirtmekteyiz.

Özet (Çeviri)

Brain tissue and structure segmentation in magnetic resonance (MR) images isa fundamental problem in clinical studies of brain structure and function. Due tolimitations such as low contrast, partial volume eects, and field inhomogeneities,the delineation of subcortical (basal ganglia) structures such as caudate nucleus,putamen, and thalamus from white matter, gray matter and cerebrospinal fluid(CSF) is a very challenging problem.This thesis presents a new method for simultaneous segmentation of multiplebrain structures. We formulate the segmentation problem as a maximum a posterioriestimation problem, in which we incorporate statistical prior models on theshapes and relative poses of the structures of interest. Our method is motivated bythe observation that neighboring or coupling structures in medical images generateconfigurations and co-dependencies which could potentially aid in segmentation ifproperly exploited. Our coupled shape priors are learned through nonparametricmultivariate kernel density estimation based on training data. Relative pose priorsare modeled via standard moments. Given this framework, the segmentation problemsturns into an optimization problem, which we solve using active contours. Wepresent experimental results on synthetic data as well as on a rich set of real MRimages demonstrating the eectiveness of the proposed method in segmenting basalganglia structures as well as improvements it provides over existing approaches.

Benzer Tezler

  1. Takviyeli dairesel silindirik kabuk yapıların serbest titreşimlerinin incelenmesi

    Free vibrations of stiffened circular cylindrical shells

    ZAHİT MECİTOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. M. CENGİZ DÖKMECİ

  2. Gemilerde bünyesel titreşimlerin incelenmesi

    An investigation on the structural vibration behaviour of ships

    REYHAN ÖZSOYSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ALİ İHSAN ALDOĞAN

  3. Radyal dudaklı keçelerde keçe dudağı geometrisinin sızdırmazlık performansına etkisinin sonlu elemanlar yöntemiyle modellenmesi ve deneysel incelenmesi

    Numerical investigation and experimental verification of effect of the radial lip seal geometry on sealing performance

    GÖRKEM TOK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. VEDAT TEMİZ

  4. Non-parametric Coupled Shape Priors for Segmentation of Deformable Objects in Time-Series Images using Particle Filters

    Zaman serisi görüntülerindeki deforme olan nesnelerin parçacık süzgeci ve parametrik olmayan birleşik şekil önseli kullanılarak bölütlenmesi

    NAEIMEH ATABAKILACHINI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN

  5. Sprey atomizasyon destekli indüktif plazma yöntemiyle oksit ve oksit-dışı nanopartikül üretimi

    Production of oxide and non-oxide nanoparticles via the method of spray atomization assisted inductive plasma

    ABDULLAH SELİM PARLAKYİĞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CELALETDİN ERGUN