Segmentation of brain region of MRI's and omparisons between autistic and healthy adolescent
MRI görüntülerde beyin bölgelerinin çıkarılması ve otistik ve sağlıklı ergenlerin karşılaştırılması
- Tez No: 255675
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
MR görüntü işleme konularında özellikle beynin belirli bölgeleri üzerinde seri işlem kararı gerektiğinde ve bu bölgelerin çıkarılması söz konusu olduğunda segmentasyon önemli bir yer tutmaktadır. Bu tip medikal işlemler, hızlı işlem yeteneğiyle birlikte maksimum doğruluk koşulunu gerektirmektedir. Bu çalışmada beyin k-means algoritması kullanılarak segmente edilmiştir. Ön işleme için global ve adaptif eşikleme teknikleri ve sonraki aşamada morfolojik operasyonların birleşimi kullanılmıştır.Ayrıca bu aşamadan sonra asıl amaç belirli beyin hastalıkları arasından, otizm hastalığını tespit edecek bölgesel farklılığı ortaya koymaktır. Ç alışmada otizm teşhisi konulmuş 17 yaşındaki 5 kadın hastaya ve tipik gelişimdeki ortalama 17 yaşındaki 10 kadına ait nörolojik görüntüler kullanılmıştır. Parametre olarak kullanılan, 1.5 mm kalınlığındaki dual-echo fast spin echo veri setleri, MR görüntü tarayıcılarıyla elde edilen kesitlerden oluşmaktadır. Sonuçların kalitesi ve sağlamlığı bu görüntülerin homojenli ğine bağlıdır. Son olarak nörolojik görüntüler gri madde ve beyaz madde bölgelerine ayrılmıştır ve tüm beyinle birlikte bu dokuların volümetrik ölç ümleri hesaplanmıştır. Gruplar arasındaki sonuçları hesaplamak için bağımsız iki grup arası farkların t-testi olarak adlandırılan istatistik yöntemi kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
One of the most important subject in the processing MR image is segmentation, especially extraction of the brain regions, which is part of the decision of urgent operation on brain.This type medical operations need speed up process with maximum accuracy. In this study, brain is segmented by using k-means algorithm. A combination of global, adaptive thresholding techniques and at the next stage morphological operations were used for preprocessing.Moreover after this stage the main aim was setting out in the regional different of specified brain disorders to detect autism disease. Neuroimages which belong to 5 female patients in 17 years old who are diagnosed with autism and 10 female adolescents averaging 17 years old who have Typical Development were used. The parameters were slices consisted of 1.5 mm tickness dual-echo fast spin echo data sets that are acquired through MRI scanners. The quality and robutness of the results of this study depend on the homogenity of MRIs. Finally neuroimages were segmentated to gray matter and white matter and volumetric measuments were calculated for whole brain and of these issue types. To compare the results between the groups, Independent sample t-tests analysis results were assessed.
Benzer Tezler
- U-net backbone architectures for 3D segmentation of hippocampus volume in brain MRI
Beyin MRI'deki hipokampus hacminin 3D bölütlemesi için U-net omurga mimarisi
FELLA ACHOURI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul Aydın ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OKATAN
- Derin öğrenme mimarileri ile MR taramalarından omuriliğin otomatik bölütlenmesi ve MS lezyonlarının ayırıcı tanısı
Automatic segmentation of the spinal cord from MR scans and differential diagnosis of MS lesions with deep learning architectures
RUKİYE POLATTİMUR
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE DANDIL
- Nörodejeneratif hastalıklarda segmentasyon yöntemi ile hedef bölge tutulumlarının değerlendirilmesi
Evaluation of target region involvement in neurodegenerative diseases VİA segmentation
ECE AKYOL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Radyoloji ve Nükleer TıpDokuz Eylül ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURİ KARABAY
- Geometric analysis of pathological changes in the brain using mri images for tumor diagnosis
Başlık çevirisi yok
AYNOOR SAMEER MAHMOOD AKMAKCHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
- Multi volume rendering system implemented in unity to visualize tentorial veins for surgical planning
Cerrahi planlama amacıyla tentoryal damarları görüntülemek için unıty'de uygulanmış çoklu hacim işleme sistemi
AYSEN ÇELİKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
AnatomiYeditepe ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ANDAÇ HAMAMCI