Facial soft tissue segmentation in MRI using unlabeled atlas
Yüz bölgesi yumuşak dokusunun atlas temelli segmentasyonu
- Tez No: 305586
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM ÜÇOK, YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Biyomühendislik, Science and Technology, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Yumuşak yüz dokularının tek tek bölütlenmesi işi, bu dokuların karmaşık yapıları yüzünden, ilgili diğer konularla karşılaştırılacak olursa, literatürde şimdiye kadar pek rağbet görmemiş konulardan birisidir. Bu tek tek bölütleme işini başarmak için, genellikle atlas formunda bulunan ön bilgileri bölütleme safhasına katmak bir gereksinim olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu yüzden, bu tezde, öncelikle, yumuşak yüz dokuları hakkındaki ön bilgilerden faydalanan birtakım bölütleme yöntemleri uygulanmaktadır. Bu yöntemler, atlaslara dayanan bir metod ve EM-MRF'e dayanan bir metodun üç farklı şekilde uygulanmasından oluşmaktadır ve bu metodlar, performans ölçümü için, yüzdeki çiğneme(masseter) kasının iki boyutlu bölütlenmesinde test edilmektedir. Atlaslara dayanan ilk metod, ön bilgi olarak elle işaretlenmiş atlasları kullanmaktadır. Diğer bir yandan, EM-MRF'e dayanan metod, az önce bahsedildiği gibi üç farklı biçimde uygulanmaktadır: ön bilgi kullanmadan, sadece başlangıç için ön bilgi kullanarak ve ön bilgi olarak işaretlenmiş atlasları kullanarak. Testlerden sonra, tüm bu yöntemlerin sonuçları birbiriyle karşılaştırılmakta ve sonuçlar arasındaki farklar ile ön bilgilerin bu sonuçlara etkisi tartışılmaktadır. Daha sonra, bu tezde, EM-MRF'e dayanan yeni bir metod önerilmektedir. Bu metodun amacı, bölütleme işini, çokça karmaşık olan ve oldukça zaman alan elle işaretlemeyi kullanmadan yaratılan ön bilgiyi kullanarak başarmaktır.Bu çalışmada, deneysel veri olarak 10 MRI seti kullanılmaktadır. Her bir setin bölütlenmesi, sadece, o seti, eğitim verisi dışında bırakarak gerçekleştirilmektedir. Test verisi, Markov Rassal Alanlar(Markov Random Field) olarak modellenmekte ve geriye kalan etiketlenmemis 9 setten oluşan eğitim verisi, ön bilgi olarak kullanılmaktadır. Modelin parametreleri, Azami Olabilirlik (Maximum Likelihood) yaklaşımı ile hesaplanmakta ve yinelemelei beklenti en iyilestirme ile gizli etiketler incelenmektedir.. Uygun parametreler bulunduktan sonra, bahsedilen tüm bölütleme algoritmalarının performansları hesaplanmakta ve bu performanslar, elle işaretlenmiş kesin referans(ground truth) ile karşılaştırılmaktadır. Daha sonrasında, bu tezde önerilen yeni iki boyutlu bölütleme yöntemi, her veri setindeki iki adet çiğneme(masseter) ve iki adet şakak atardamarı(temporalis) dokusunun üç boyutlu bölütlenmesinde kullanılmakta ve bölütlenmiş doku kısımları gösterilmektedir.
Özet (Çeviri)
Segmentation of individual facial soft tissues has received relatively little attention in the literature due to the complicated structures of these tissues. There is a need to incorporate the prior information, which is usually in the form of atlases, in the segmentation process. In this thesis we performed several segmentation methods that take advantage of prior knowledge for facial soft tissue segmentation. An atlas based method and three expectation maximization ? Markov random field (EM-MRF) based methods are tested for two dimensional (2D) segmentation of masseter muscle in the face. Atlas based method uses the manually labeled atlases as prior information. We implemented EM-MRF based method in different manners; without prior information, with prior information for initialization and with using labeled atlas as prior information. The differences between these methods and the influence of the prior information are discussed by comparing the results. Finally a new method based on EM-MRF is proposed in this study. In this method we aim to use prior information without performing manual segmentation, which is a very complicated and time consuming task.10 MRI sets are used as experimental data in this study and leave-one-out technique is used to perform segmentation for all sets. The test data is modeled as a Markov Random Field where unlabeled training data, i.e., other 9 sets, are used as prior information. The model parameters are estimated by the Maximum Likelihood approach when the Expectation Maximization iterations are used to handle hidden labels. The performance of all segmentation methods are computed and compared to the manual segmented ground truth. Then we used the new 2D segmentation method for three dimensional (3D) segmentation of two masseter and two temporalis tissues in each data set and visualize the segmented tissue volumes.
Benzer Tezler
- Türk toplumunda 18 yaş altı bireylerin fasiyal doku kalınlıklarının manyetik rezonans görüntüleme ile değerlendirilmesi
Evaluation of facial soft tissue thickness measurements with magnetic rezonance in Turkish subadult
ZEHRA ARSLAN ÇEVİK
- Erişkin populasyonda yüzdeki topografik noktaların yumuşak doku kalınlıklarının radyolojik yöntemlerle retrospektif incelenmesi
Retrospective investigation soft tissue thickness of facial topographic points of adult population by radiological methods
MUSTAFA CENK YILMAZ
- Süleyman Demirel Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesine başvuran hastalarda maksilla üzerinde yüz yumuşak doku kalınlık ölçümlerinin değerlendirilmesi
The evaluation of facial soft tissue thickness measurements on maxilla in patients applied to the Süleyman Demirel University, Faculty of Dentistry
UĞUR EMRE KARATURGUT
Doktora
Türkçe
2017
Adli TıpSüleyman Demirel ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA YILDIRIM
- Cerrahi destekli hızlı üst çene genişletmesi ile sabit ortodontik tedavi gören bireylerde meydana gelen fasiyal yumuşak doku değişikliklerinin 3DMD ile incelenmesi
Examination of facial soft tissue changes in individuals with 3DMD WHO have fixed orthodontic treatment with surgically assisted rapid maxillary expansion
DERYA ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2020
Diş HekimliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NESLİHAN EBRU ŞENIŞIK
- Normodiverjan iskeletsel sınıf 2 vakalarda yumuşak doku kompanzasyonunun değerlendirilmesi
Evaluation of soft tissue compensation in normodivergent skeletal class 2 cases
NALAN BOLAT
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2018
Diş HekimliğiEge ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ÖZCAN ALEV ÇINSAR