Akciğer BT görüntülerinin bölütlenmesi ve değerlendirilmesi
Segmentation and evaluation of chest CT images
- Tez No: 332142
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMAL KÖSE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Günümüzde medikal alanlardaki gelişime katkı, tıbbi bilimlerin yanı sıra mühendislik bilimlerinin de katkısı ile de gerçekleştirilmektedir. Hastalıkların teşhis, tanı ve tedavisinde uzman doktorlara yol gösterici tıbbi donanım ve yazılımlar gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Medikal görüntüleme sistemlerinin teknolojiye paralel hızlı gelişimi, bu sistemlerin yazılımsal olarak desteklenmesi gerçeğini doğurmuştur. Medikal görüntülerin dijital olarak güvenli bir şekilde depolanması, gerektiğinde hızlı bir şekide erişilebilmesi yazılımsal sistemlerin gelişimi sayesinde kolaylıkla sağlanabilmektedir. Yapılan çalışma, BT göğüs görüntülerinden akciğer dokusunun bölütlenerek elde edilmesinde kullanılan farklı yazılımsal tekniklerin uygulanmasını ve bölütleme işlemindeki başarılarının karşılaştırmalı olarak ele alınmasını kapsamaktadır. Yöntemler, bölütleme işleminde diğer yöntemlere oranla daha nadir , sınıflandırmada ise temel olarak kullanılan k-ortalamalar(k-means) ve beklenti maximizasyonu(expectation maximization) kümeleme yöntemleridir. İlk aşamada görüntü veri tabanı oluşturulmuş ve sonuçların hesaplanmasında kullanılmak üzere görüntüler el ile bölütlenerek kaydedilmiştir. İkinci aşamada kullanılan yöntemler görüntülere uygulanarak yarı-otomatik bölütleme işlemi gerçekleştirilmiştir. Morfolojik operatörler kullanılarak elde edilen sonuç görüntülerindeki küçük alanlı bölgeler ve akciğer dokusuna ait olmayan kısımlar çıkarılmıştır. Her iki yöntem için doğruluk, hassaslık ve özgünlük değerleri hesaplanmıştır. Akciğer bölütlemesinde, EM algoritmasının K-means algoritmasına göre daha iyi sonuçlar ürettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Todays, contribution to the development of the medical fields are achieving with medical sciences as well as engineering sciences. For diagnosis and treatment of diseases, medical hardwares and softwares which guides consultants are becoming increasingly important. The development of the medical imagining systems parallel to the technology have revealed the fact that these systems must be supported in software. To securely store the digital medical images and make them swiftly accessible can be handled with the help of the software systems which are in progress of development. This study includes the impelentation of thecniques that used obtain the lung tissue by segmentation of the chest CT images and the comperatively consideration of their success. Used methods are k-means and expectation-maximization clustering which are less common in image segmantation but more in classification. At the first stage, the image database have been created and then recorded images are manually segmented to calculate result images. In second stage, semi-automatic image segmantation carried out for the images by applying the preferred methods. By using the morphological operators small areas and non-lung tissue regions removed form the lastest images. Both method results for the accuracy, sensitivity and specificity values were calculated. In lung segmentation EM clustering method produced better results than the k-means clustering method.
Benzer Tezler
- Görüntü işleme teknikleri ve USBÇS yaklaşımı kullanılarak akciğer kanserinin tanınması
Lung cancer diagnosis using image processing techniques and anfis approach
SAEID HOSSEINGHOLIZADEH
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU
- Segmentation of lung computed tomography images
Akciğer bilgisayarlı tomografi görüntülerinin bölütlenmesi
GHAITH TAYARA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. TUTOR MEMBER OF NECİP GÖKHAN KASAPOĞLU
- Radyoterapi planlamalarına yönelik farklı bölgelere ait bilgisayarlı tomografi (BT) kesitlerindeki yapıların adaptif olarak tespit edilmesi
Detection of structures from computed tomography (CT) slices of different parts intended for use in radiotherapy planning adaptively
EMİN EMRAH ÖZSAVAŞ
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZİYA TELATAR
DOÇ. DR. BAHAR DİRİCAN
- Early detection of lung cancer
Akciğer kanseri erken tanı
SHAYMAA SHAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH VEHBİ ÇELEBİ
- Artificial intelligent based segmentation on medical imaging
Medikal görüntü üzerinden yapay zeka tabanlı bölütleme
MAHMUT AĞRALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN KILIÇ