Liver segmentation in 3D CT data
3D BT datasında karaciğer bölütlemesi
- Tez No: 297848
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BURAK ACAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Karın bölgesinin üç boyutlu bilgisayarlı tomografi görüntüsünde karaciğer bölütlemesi, karaciğer kanserinin teşhis ve tedavisine yardımcı olmak için gerekli olan karaciğer analizinin temelini oluşturur. Karaciğeri bölütlemek için kullanılan yaygın klinik prosedür, radyalogların elle yaptığı bölütlemelere dayanır. Dolayısıyla, zahmetli ve zaman alan bu prosedürün hızlı ve hatasız metodlar geliştirilerek otomatik hale getirilmesi gerekmektedir. Literatürde, bilgisayarlı görme algoritmalarına dayanan otomatik, yarı otomatik ve etkileşimli karaciğer bölütlemesi üzerine çok sayıda yöntem bulunmaktadır. Karaciğerin yüksek derecede çeşitlilik gösteren yapısı nedeniyle, bu yöntemlerin her biri bir takım sorunlara sahiptir. Bu tezde, parlaklık dağılımı modellemesi, olasılıksal atla ve grafik parçalama metodlarının birleşimine dayanan yarı otomatik bir karaciğer bölütleme algoritması sunulmuştur. Önerilen metodun iki temel katkısı bulunmaktadır. ilk olarak, kaba ön bölütleme ve elle yapılan bölütlemelerin dışbükey zarflarının kullanımına dayanan özgün bir olasılıksal atlas oluşturma yöntemi geliştirilmiştir. ikinci olarak, parlaklık değeri görünüm modellerini geliştiren yeni bir yol uygulanmıştır. Bunlara ek olarak, olasılıksal atlas ve parlaklık değeri görünüm modellerinin grafik parçalama metodunun içine nasıl katılacağı anlatılmıştır. Önerilen metodun etkinliği klinikte kullanılan BT görüntüleri kullanılarak değerlendirilmiş ve metodun bu konuda yeterli bir eğitim almış bir insan tarafından yapılmış bölütlemelerle kıyaslanabilir düzeyde sonuç verdiği tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Segmentation of liver from 3D abdominal CT data is the basis of analysis of liver which is required to aid diagnosis and treatment of liver cancer. However, common clinical practice for liver segmentation relies on manual segmentation of CT images by the help of radiologist. Generally, this procedure is tedious and time-consuming. Therefore, fast and robust and accurate methods must be devised to automate liver segmentation process. There is a vast literature for automatic, semi-automatic and interactive liver segmentation methods based on various computer vision algorithms. Each of these methods possess some limitations due to highly varying structure of liver. In this thesis, we propose a semi-automatic liver segmentation algorithm based on an effective combination of intensity distribution modeling, probabilistic atlases (PA) and graph cuts. Major contribution of this work is twofold. First of all, a novel PA construction methodology is proposed based on convex hulls of rough initial segmentation and reference manual delineations. Secondly, a new strategy to improve implicit gray level appearance models is proposed. In addition to that, we explain how to embed PA, gray level appearance models into graph cuts. The effectiveness of proposed algorithm was demonstrated in clinical CT images. Evaluation scores show that proposed method provides results comparable with manual segmentation of a human who has adequate training in liver segmentation.
Benzer Tezler
- Three-dimensional (3d) liver tumor detection with deep learning
Derin öğrenme ile üç boyutlu (3b) karaciğer tümör tespiti
FIRAT ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Radiomics analysis of 3D computed tomography images for predicting the ISUP grade of clear cell renal cell carcinoma tumors
Berrak hücreli böbrek hücre karsinoma tümörlerinin ISUP derecesini öngörmek için 3B bilgisayarlı tomografi görüntülerinin radiomics analizi
AHMET KARAGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALBERT GÜVENİŞ
- Medikal görüntüler için yeni bir bölütleme algoritması ve analiz uygulaması
A new segmentation algorithm for medical images and analysis application
SERHAT CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET SERDAR GÜZEL
- Bilgisayarlı tomografi görüntülerinde derin öğrenme tabanlı çoklu organ segmentasyonu
Deep learning based multi organ segmentation in computed tomography images
BEYZA KAYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SAİT ALİ UYMAZ
- Derin öğrenme teknikleriyle tomografi görüntülerinde karaciğer bölütlemesi
Liver segmentation on tomography images with deep learning techniques
FURKAN AVCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR