Geri Dön

Beyin MR görüntülerinin kesit konum standardizasyonu

Standardization of slice-positioning for brain MR images

  1. Tez No: 295533
  2. Yazar: ALİ İSKURT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YAŞAR BECERİKLİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 139

Özet

Beyin MR görüntülerinin incelenip tam otomasyon ve yüksek doğrulukla bölütlenmesi ve sayısal ölçümlere dökülmesi, günümüzde oldukça önemli bir konudur ve halledilmemiş pek çok problem barındırmaktadır. Bu tezde, bu ihtiyacın giderilmesine katkı sağlayacak özgün algoritmalar üretilmiştir. En başta gelen katkı da kesit pozisyonlaması ve otomasyonudur. Çünkü beyin organları kesit açılarına göre hacim, alan ve çeper olarak değişmekte ve teşhisi yanıltabilmektedir. Otomasyonlu standart çekimler için anatomik 3 yeni referans nokta tespit edilip test edilmiştir. Referans düzlem elde edilerek açısal ve ötelemesel olarak farklı insanlara ait MRI hacimlerini her çekimde çakıştıracak ve mukayeseleri aynı düzleme taşıyacak bir teknik geliştirilmiştir. Bu esnada pek çok yarı ve tam otomatik yazılımlar geliştirilerek uygulanmıştır. Bu algoritmalarda çoğunlukla eş intensite yani jeodezik pasif konturlar etkinlikle uygulanmıştır. Örneğin beyin bölgesi çıkartımı BEGPC algoritması ile jeodezik pasif konturlar kullanılarak yapılmaktadır. Elle çekim ve otomatik çekimlerin 25 hasta üzerindeki açısal standart sapmaları incelenmiştir. Bunun için Talairach referans noktaları tüm hastalarda etiketlenmiştir. Sonuçta pitch ve yaw açılarına ait varyanslarda oldukça önemli iyileşme gözlenmiştir. (Ppitch < 0.005 ve Pyaw < 0.001). Elle bulunan 3 referans noktası otomasyonla da aynı doğrulukta elde edilmiş ve benzer önem etkileri bulunmuştur. Kullanılan veritabanındaki hesaplamalar sonucunda beyne ait ortalama göz alanı, gözler arası mesafe, mercek alanları, beyin yüzey alanı gibi öznitelikler %95 güven aralığında elde edilmiştir. Kesit pozisyonlamasının lateral ventrikülde atrofi ölçümlerine etkisi ispatlanmıştır (PLV < 0.001 ).

Özet (Çeviri)

Full automatic investigation of brain MR images with high reliability, accuracy and quantitative analysis of images are very important issues which involves many unsolved problems. In this thesis innovative algorithms are put forward for suppliying the necessity. The major supply is the automatic slice-positioning. Brain organs change area and perimeter according to slicing angle and this situation misleads the diagnosis. 3 new landmarks are discovered for standardized automatic scans and tested. By obtaining a reference slice (OM), a technique is developed which will cause all MRI scans from different people to be registered translationally and rotationally and cause them to be compared on the same platform. During that many semi or full automatic beneficial algorithms are produced. Geodesic passive contours are mostly used in these algorithms. For instance, brain extraction by BEGPC is done by utilizing geodesics. Angular variances of manual and automatic scans are investigated on a database which consists of 25 people. For that, Talairach points are labeled in whole database. In the end, enhancement on variances of pitch and yaw angles are found to be significant (Ppitch < 0.005 ve Pyaw < 0.001). 3 landmarks found by manual labeling are also captured automatically at the same level of accuracy. These automatically found Talairach points produce the same significance. Mean eyeball axial area, mean distance between eyeball centers, mean areas of lenses and average area of brain surface which are all about brain are obtained in 95% confidence interval in the end of the calculations on thesis database. Effects of slice positioning on atrophy measures are found to be significant (PLV < 0.001 ).

Benzer Tezler

  1. La Vie artistique litteraire culturelle et sociale l'Izmir en langue Française (du XVII'eme siecle a nos jours)

    Fransızca'da İzmir'in sanatsal edebi kültürel ve toplumsal yaşamı (XVII'inci yüzyıldan günümüze)

    HASAN ZORLUSOY

    Doktora

    Fransızca

    Fransızca

    1993

    Fransız Dili ve EdebiyatıDokuz Eylül Üniversitesi

    Fransız Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL KAYRA

  2. Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE

  3. Diagnosis of brain cancer and contour normal tissue for radiation therapy based on deep learning methods

    Derin öğrenme yöntemleriyle radyoterapi için beyin kanseri tanisi ve normal doku ayrimi

    NAVID HALILI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN

  4. 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

  5. Fonksiyonel MR görüntülerini filtrelemede yeni bir yaklaşım ve depresyon hastalarının sınıflandırılması üzerine etkileri

    A new approach for denoising functional MR images and its effects on the classification of depression patients

    GÜZİN ÖZMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERAL ÖZŞEN