Alan programlanabilir kapı dizileri (FPGA) üzerinde manyetik rezonans görüntülerin bölütlenmesi
Segmentation of magnetic resonance images on field programmable gate arrays (FPGAs)
- Tez No: 297611
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET NADİR KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Differential power analysis attack on a FPGA implementation of TEA
TEA uygulamasının FPGA gerçeklemelerine karşı diferansiyel güç analizi saldırısı
KENAN TÜRKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERNA ÖRS YALÇIN
- FPGA tabanlı otomatik kontrol sistemleri geliştirme
Development of FPGA based automatic control systems
HANDAN GÜRSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖNDER EFE
- 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
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BURCU ERKMEN
- Comparison of AES and DES cryptographic algorithms onFPGA
AES ve DES kriptografik algoritmalarının FPGA üzerindekarşılaştırılması
ABDULSAMAD IBRAHIM HUSSEIN KURD
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHarran ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURETTİN BEŞLİ
- FPGA ile kaynak robotunun adaptif kontrolü
Adaptive control of welding robot with FPGA
ABDULKADİR SADAY
Doktora
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER ALİ ÖZKAN