Geri Dön

Alan programlanabilir kapı dizileri (FPGA) üzerinde manyetik rezonans görüntülerin bölütlenmesi

Segmentation of magnetic resonance images on field programmable gate arrays (FPGAs)

  1. Tez No: 297611
  2. Yazar: SALİM ÇINAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET NADİR KURNAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Niğde Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Görüntü bölütleme, medikal görüntü işleme uygulamalarında sıkça kullanılan işlemlerden biridir. Manyetik Rezonans (MR) görüntüler, tanı koyma amacıyla görüntüdeki ayırt edici dokuların ortaya çıkarılması için bölütlenmektedir. MR görüntülerin yüksek çözünürlüklü olması ve matematiksel yöntemlerdeki hesap yükünün fazla olması nedeniyle, MR görüntü bölütleme işlemi aşırı hesaplama karmaşıklığına sahiptir. Son yıllarda paralel işlem yapabilme yeteneğinden dolayı alan programlanabilir kapı dizileri (FPGA) yüksek hesaplama zamanı gerektiren çalışmalarda geniş uygulama alanı bulmuştur. Tez çalışmasında, MR görüntülerdeki dokusal özniteliklerin çıkarılması için komşu benek yoğunluğu temelli öznitelik çıkarma yöntemi, bölütleme işlemi için k-NN (k-en yakın komşu) sınıflayıcı ve GAL (Büyü ve Öğren) ağı önerilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında, MR görüntülerin bölütlenmesi amacıyla önerilen yöntemlerin MATLAB ve Microsoft Visual C# programları kullanılarak bilgisayarla benzetimi gerçeklenmiştir. İkinci aşamada, aynı yöntemler FPGA donanım platformu üzerinde VHDL kodlama ile gerçeklenmiştir. Hem bilgisayarla benzetim hem donanımla gerçeklenen bölütleme sonuçları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Image segmentation is one of the commonly used procedures in the medical image processing applications. Magnetic resonance (MR) images are segmented for extracting distinguishing tissues in the image on the purpose of diagnosis. Due to the high resolution characteristics of the MR images and a large amount of computational load in mathematical methods, MR image segmentation process has an excessive computational complexity. Recently, field programmable gate array (FPGA) implementation capable of performing many complex computations in parallel has been applied in many areas needed for high computation. In this thesis, neighbor-pixel-intensity based feature extraction method for extraction of the textural features in medical images, k-NN (k-Nearest Neighbor) classifier and GAL (Grow and Learn) network for segmentation process are proposed. In the first stage of the study, computer simulation of the proposed methods for segmentation of MR images is separately implemented by using MATLAB and Visual C# programming. In the second stage, the same methods are implemented by using VHDL coding on FPGA hardware platform. Segmentation results implemented with both computer simulation and hardware are comparatively examined.

Benzer Tezler

  1. Differential power analysis attack on a FPGA implementation of TEA

    TEA uygulamasının FPGA gerçeklemelerine karşı diferansiyel güç analizi saldırısı

    KENAN TÜRKSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERNA ÖRS YALÇIN

  2. FPGA tabanlı otomatik kontrol sistemleri geliştirme

    Development of FPGA based automatic control systems

    HANDAN GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE

  3. FPGA üzerinde diferansiyel gelişim algoritması ile yapay sinir ağı eğitimi

    Training of artificial neural network with differential evolution algorithm on FPGA

    ALİ RIZA YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BURCU ERKMEN

  4. Comparison of AES and DES cryptographic algorithms onFPGA

    AES ve DES kriptografik algoritmalarının FPGA üzerindekarşılaştırılması

    ABDULSAMAD IBRAHIM HUSSEIN KURD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHarran Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURETTİN BEŞLİ

  5. FPGA ile kaynak robotunun adaptif kontrolü

    Adaptive control of welding robot with FPGA

    ABDULKADİR SADAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mekatronik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKER ALİ ÖZKAN