Geri Dön

Beyin magnetik rezonans görüntülerinin segmentasyonu

Segmentation of brain magnetic resonance images

  1. Tez No: 283156
  2. Yazar: GÜLDEM KÜÇÜK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Tıbbi Biyoloji, Engineering Sciences, Medical Biology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. GÖZDE ÜNAL

  2. 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

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT BAYRAM

  3. 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

    Türkçe

    2021

    Veteriner HekimliğiSelçuk Üniversitesi

    Anatomi (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMRULLAH EKEN

    PROF. DR. MUSTAFA KOPLAY

  4. Segmentation of brain tumor MRI images using watershed thresholding

    Beyin tümörü MR görüntülerinin havza eşiği kullanarak segmentasyonu

    AHMED TALIB ATIYAH ATIYAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Prof. Dr. OSMAN NURİ UÇAN

  5. Yapay sinir ağlarında beyin tümörlerinin görüntü işleme ile segmentasyonu ve bir uygulama

    Segmentation of brain tumors with image processing in artificial neural networks and an application

    EMİN GÖKÇE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH DEMİRAL