Beyin magnetik rezonans görüntülerinin segmentasyonu
Segmentation of brain magnetic resonance images
- Tez No: 283156
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Tıbbi Biyoloji, Engineering Sciences, Medical Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Merkezi sinir sistemi (MSS) için Manyetik Rezonans Görüntüleme(MRG) X-ray gibi diğer medikal görüntüleme metotlarından daha doğru bilgi sunmaktadır. Multiple Skleroz(MS) veya tümör gibi MSS hastalıklarının cerrahi müdahalesinin taşıdığı risk düşünüldüğünde ilk etapta yapılan teşhisin dayandığı ölçümlerin önemi açığa çıkar. Manuel ölçümlerde ölçümü yapan kişinin farklılığı, ölçümün zamandan zamana farklılık göstermesi, bilgi ve deneyim gibi değişken faktörler rol oynamaktadır. Bu nedenle kullanıcı etkisinin tamamen ortadan kaldırılmasını amaçlayan otomatik segmentasyon yöntemleri üzerine yapılan araştırmalar gün geçtikçe artmaktadır.Bu çalışmada ilk olarak başlıca görüntüleme yöntemleri incelenmiş, MRG'nin diğer yöntemlerle kıyaslandığında görülen avantajları ve dezavantajlarından bahsedilmiştir. Daha sonra çalışmada ele alınan MS hastalığı, literatürde sık kullanılmakta olan kullanıcı etkisi taşıyan segmentasyon yöntemleri ve otomatik segmentasyon yöntemleri incelenmiştir. Segmentasyon yöntemleri tanıtıldıkan sonra çalışmada ele alınan Bulanık C-Ortalamaları (FCM) kümeleme algoritması kullanılarak oluşturulan Bilgisayar Destekli Teşhis yöntemi tanıtılmış ve elde edilen sonuçlar analiz edilmiştir. Bütün bu bilgiler doğrultusunda yöntemin kulanılabilirliği ve ileriki çalışmalarda ele alınması gereken yönleri tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Magnetic Resonance Imaging (MRI) can offer more accurate information for central nervous system than other medical imaging methods such as X-Ray. Risk of the surgical operations of central nervous system diseases such as Multiple Sclerosis (MS), tumour?etc. put forward the importance of the diagnosis measurements. In manuel measurements there are negative factors such as diversity of the results of measurements in time, variety of person, experience and knowledge of the person Therefore in the last years there is an increase on the researches of automatic segmentation which aim to induce the user effect.In this thesis, firstly the main imaging methods, advantages and disadvantages of MRI versus other imaging techniques is observed. Thereafter the MS disease which is handled in this thesis, the most common user effected segmentation methods and automatic methods are explained. After the segmentation introducement the design of Computer Aided Diagnosis that the Fuzzy C-Means algorithm is examined and the obtained results are analysed. In sight of all these findings usefulness of this approach and future work have been discussed
Benzer Tezler
- Vascular segmentation of brain MR angiography images using convolutional neural networks
Evrişimsel sinir ağları kullanarak beyin MR anjiyografi görüntülerinin vasküler segmentasyonu
YUSUF HÜSEYİN ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. GÖZDE ÜNAL
- Radyolojı̇k görüntülerde derı̇n öğrenme kullanılarak kanser alt tı̇plerı̇nı̇n ve genotı̇plerı̇nı̇n sınıflandırılmasının gelı̇ştı̇rı̇lmesı̇
Enhancing classification of cancer subtypes and genotypes using deep learning on radiological images
NESLİHAN GÖKMEN İNAN
Doktora
Türkçe
2024
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OZAN KOCADAĞLI
PROF. DR. CHUNLEİ LIU
- Multiple sclerosis (MS) hastalığının erken teşhisi için manyetik rezonans (MR) görüntülerinin otomatik segmentasyonu
Automatic segmentaion of multiple sclerosis disiese (MS) from magnetic rezonans images (MRI) for early detection
CAN KİRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- Fetal mr görüntülerinin derin öğrenme tabanlı çoklu yapısal segmentasyonu
Fetal mr görüntüleri̇ni̇n deri̇n öğrenme tabanli çoklu yapisal segmentasyonu
ENES DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİROL ASLANYÜREK
DOÇ. DR. EMRAH AYDIN
- Koyun beyninin 3 tesla manyetik rezonans görüntülerinin üç boyutlu rekonstrüksiyonu
Three-dimensional reconstruction from 3 tesla magnetic resonance images of sheep brain
SEDAT AYDOĞDU
Doktora
Türkçe
2021
Veteriner HekimliğiSelçuk ÜniversitesiAnatomi (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRULLAH EKEN
PROF. DR. MUSTAFA KOPLAY