Geri Dön

Hastaların yapısal mrı görüntülerinin mnı görüntü uzayına kayıtlanması

Registration of the structural mri images of the patients to mni image space

PDF İndir

  1. Tez No: 315639
  2. Yazar: ZÜLEYHA AKUSTA DAĞDEVİREN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMED GÖKHAN CİNSDİKİCİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Günümüzde hastaların manyetik rezonans görüntüleme (MRG) tekniği ile elde edilen beyin görüntüleri detaylı olarak incelenmekte ve elde edilen bilgiler doğrultusunda bazı hastalıkların teşhisi yapılabilmektedir. Gelişen teknoloji ile manuel olarak yapılan pek çok iş daha kısa sürede tamamlanması ve hata payını en aza indirmek amacıyla bilgisayarlar aracılığı ile yapılmaktadır.İnsan beyninin yapısındaki karmaşıklık, MR görüntülerinin kıyaslanmasını güçleştirmektedir. Kıyaslama işlemini kolaylaştırmak amacıyla, beyin atlas veya şablonları kullanılmaktadır. Kıyaslamanın doğru yapılabilmesi için ortak ve bilinen bir yapının referans alınması gerekmektedir. Beyinde referans alınabilecek en uygun yapı korpus kallosumdur. Literatürdeki çalışmalarda, korpus kallosumun midsagittal MR görüntüsünde tespit edilmesi için kullanılan en yaygın yöntem sınırlarının manuel olarak çıkarılmasıdır.Bu tez çalışmasında literatüre yeni bir katkı olarak histogram eşleme tabanlı tam otomatik bir korpus kallosum çıkarma yöntemi sunulmaktadır. Ayrıca, çıkarılan korpus kallosum bölgesi üzerinden yine tam otomatik olarak referans noktaları tespit edilmektedir. Bu noktalar beyin MR görüntülerinin MNI (Montreal Neurological Institute) görüntü uzayına kayıtlanmasında önemli rol oynamaktadır.

Özet (Çeviri)

Today, brain images that are taken by magnetic resonance imaging (MRI) technique are analyzed in detail and certain diseases can be diagnosed in accordance with the information that is obtained. With the developing technology, many jobs which had been done manually are accomplished with the help of computers in order to finish these jobs in shorter intervals and to reduce the error rate.The complexity in human brain anatomy makes the comparison of brain MR images difficult. To facilitate this, the brain atlases or templates are used. In order to make comparison correctly, it is required to use a common and known structure. The most suitable structure to be taken as reference in brain is corpus callosum (CC). The most common method in literature to detect CC in midsagittal MR image is manually extracting the boundary of CC.In this thesis study, as a contribution to the literature a fully automated CC extraction method based on histogram matching is proposed. In addition, from extracted CC area, reference points are detected automatically. These points play an important role in the registration of the brain MR images to MNI (Montreal Neurological Institute) image space.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    728592

    İlk atak psikoz olgularında, kişinin birinci ve ikinci derece akrabalarındaki psikotik bozukluk hastalık öyküsünün beyin yapısına olan etkisinin araştırılması

    The effect of psychotic spectrum disorder family history on brain structure in patients with first episode psychosis

    MEHMET CAN ERATA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    PsikiyatriSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜL KARAÇETİN

  2. Tez No

    424376

    Morphological analysis of magnetic resonance images in patients with chiari malformation

    Beyincik sarkmalı hastalarda manyetik rezonans görüntülerinin morfolojik analizleri

    ENGİN AKAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    BiyomühendislikFatih Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SADIK KARA

  3. Tez No

    392796

    Epileptik MRI ve EEG verileri için bulanık mantık tabanlı steganografi uygulaması

    A fuzzy logic-based steganography application for MRI AND EEG data of epilepsy

    RUKİYE KARAKIŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Sistemleri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İNAN GÜLER

  4. Tez No

    785682

    Deep learning approaches for multiple sclerosis lesion segmentation using multi-sequence 3D MR images

    Çok sekanslı 3B MR görüntüleri kullanılarak multiple skleroz lezyon bölütlemesi için derin öğrenme yaklaşımları

    BEYTULLAH SARICA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  5. Tez No

    767053

    Development of software tools for improved 1H magnetic resonance spectroscopic imaging

    İyileştirilmiş 1H manyetik rezonans spektroskopik görüntüleme için yazılım araçlarının geliştirilmesi

    SEVİM CENGİZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESİN ÖZTÜRK IŞIK

Geri Dön