Implementation of three segmentation algorithms for CT images of torso
Gövde BT görüntüleri için üç bölütleme algoritması uygulaması
- Tez No: 286155
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YEŞİM SERİAĞAOĞLU DOĞRUSÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Görüntü bölütleme, Image segmentation
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Medikal görüntü işlemeleri alanındaki çoğu pratik uygulamalar geçerli ve güvenilir bir şekilde görüntü bölütlemeye ihtiyaç duymaktadır. Bu dokümanda, üst gövde 2B medikal görüntüler için üç farklı 3B yarı-otomatik bölütleme yöntemlerini medikal yapıların 3B modellerini tekrar oluşturmak için önermekteyiz. Birinci yöntemde, Otsu metodunun üç seviyeli eşikleme için geliştirilmiş versiyonu ile 4-Bağlantılı Ardışık Bağlanmış öğeler algoritması bir arada kullanılmaktadır. Bölütleme işlemi ardışık gelen kesitlerde sırasıyla Geliştirilmiş Otsu metodu kullanılarak ve etiketleme yapılarak gerçekleştirilir. Geliştirilmiş Otsu metodunun sonucunda piksel konum bilgisinin etkisi olmadığı için, etiketleme işleminden sonra bazı işlemleri gerçekleştirmeye ihtiyaç duymaktayız. İkinci yöntemde, aktif dış hat modellerinin örneği olan Chan-Vese methodu ve 4-Bağlantılı Ardışık Bağlanmış Öğeler algoritması birlikte kullanılmaktadır. Bölütleme işlevi durdurma kriteri olarak kenar bilgisi kullanılmayan CV metodu kullanılarak yapılmaktadır. Üçüncü ve son olan yöntemde, havza dönüşüm ve K-means kümeleme algoritmalarının birleşimi, bölütleme methodu olarak kullanılmaktadır. Bölütleme işleminden sonra, etiketleme işlemi medikal yapıların belirlenmesi için gerçekleştirilmektedir. Ayrıca, her üç yöntemde, bölütleme ve etiketleme işlemleri her ardışık kesit için ayrı ayrı gerçekleştirilmektedir. Her üç yöntemin sonuçları, performanslarını değerlendirmek için manuel bölütleme sonuçlarıyla karşılaştırılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Many practical applications in the field of medical image processing require valid and reliable segmentation of images. In this dissertation, we propose three different semi-automatic segmentation frameworks for 2D-upper torso medical images to construct 3D geometric model of the torso structures. In the first framework, an extended version of the Otsu's method for three level thresholding and a recursive connected component algorithm are combined. The segmentation process is accomplished by first using Extended Otsu's method and then labeling in each consecutive slice. Since there is no information about pixel positions in the outcome of Extended Otsu's method, we perform some processing after labeling to connect pixels belonging with the same tissue. In the second framework, Chan-Vese (CV) method, which is an example of active contour models, and a recursive connected component algorithm are used together. The segmentation process is achieved using CV method without egde information as stopping criteria. In the third and last framework, the combination of watershed transformation and K-means are used as the segmentation method. After segmentation operation, the labeling is performed for the determination of the medical structures. In addition, segmentation and labeling operation is realized for each consecutive slice in each framework. The results of each framework are compared quantitatively with manual segmentation results to evaluate their performances.
Benzer Tezler
- Küçük hücreli dışı akciğer kanserinde hastalık evresinin ve sağkalımın tahmininde yapay zekânın yeri
The role of artificial intelligence in predicting disease stage and survival in non-small cell lung cancer
HİLKAT FATİH ELVERDİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
Göğüs CerrahisiOndokuz Mayıs ÜniversitesiGöğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURÇİN ÇELİK
- Rastgele markov alanları ve hücresel sinir ağları ile görüntü işleme
Image processing with markow random fields and cellular neural networks
MAHMUT ŞAMİL SAĞIROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Comparison of different methods for lung immobilization through an animal model study
Başlık çevirisi yok
İRFAN KARACA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
BiyomühendislikPolıtecnıco Dı MılanoPROF. DR. ANDREA ALİVERTİ
PROF. DR. ANTONELLA LO MOURA
- Markov random fields and a multiscale implementation of markov random fields on Bayesian image segmentation
Başlık çevirisi yok
UĞUR SIVAKÇI
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTUĞRUL ÇELEBİ
- Gerçek zaman uygulamaları için görüntü bölütleme yöntemlerinin geliştirilmesi
Improvement of image segmentation methods for real time applications
YUNUS KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ