Akciğer tomografileri kullanılarak yapay zeka ve görüntü işleme tekniklerine dayalı otomatik nodül bölge tespit yöntemi geliştirilmesi
Development of automatic nodule region detection method based on artificial intelligence and image processing techniques using lung cts
- Tez No: 342694
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYBARS UĞUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 141
Özet
Akciğer kanseri, dünyada en yüksek ölüm oranına sahip kanser türlerinden olup, erken tanı ve teşhis durumunda hastaların hayatta kalma oranı önemli derecede artmaktadır. Bilgisayar destekli akciğer nodül tespit - tanılama sistemleri süreci otomatikleştirerek hızlandırması, uzman radyologlara yararlı ve yardımcı olması, tanılama kalitesinin artırılması açısından oldukça önemlidir. Tez çalışmasında, akciğer BT (Bilgisayarlı Tomografi) kesit görüntüleri üzerinden juxtapleural nodül bölgelerinin otomatik tespiti ve tanılamasını sağlayan bir yöntem ve sistem geliştirilmiştir. Proje, önişleme ve akciğer bölütleme, aday nodül bölgelerinin tespiti, öznitelik çıkarma ve sınıflandırma olmak üzere 4 ana aşamadan oluşmaktadır. Bu çalışmada, alpha hull yöntemi ile belirlenmiş nodül adaylarından çıkarılan özgün 7 adet öznitelik ile tüm özniteliklerin istatistiksel ölçütler kullanılarak derecelendirilmesi ve seçimi literatüre yapılan katkılar arasındadır. Tez kapsamında, akciğer BT kesit görüntülerini içeren LIDC verisetinden yararlanılmış, 24 hasta için 138 kesit görüntüsü üzerinden 1410 aday nodül bölgesi ve 40 öznitelik çıkartılmıştır. Yapılan deneysel çalışmalar, en iyi sınıflandırma performansının 22 öznitelik için 0.9679?lik AUC (Area Under Curve) değeriyle genelleştirilmiş doğrusal model regresyon üzerinde elde edildiğini ve literatürdeki en başarılı sonuçlardan birine ulaşıldığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Lung cancer is one of the types of cancer with highest mortality rate in the world and in case of early detection and diagnosis, the survival rate of patients significantly increases. Computer aided detection and diagnosis of lung nodule systems are quite important in terms of accelerating process by automating, being useful and helpful to expert radiologists, improving the quality of diagnosis. In this thesis, a novel method and system that provides automatic detection and diagnosis of juxtapleural nodule region has been developed from cross-sectional images of lung CT (Computerized Tomography). Project, consists of 4 main stages called preprocessing and lung segmentation, detection of candidate nodule regions, feature extraction and classification. In this study, novel 7 features which are extracted from nodule candidates determined by means of alpha hull method, ranking and selection of all of the features using statistical criterias are the contributions to the literature. In thesis scope, LIDC dataset containing cross-sectional images of lung CT has been utilized, 1410 candidate nodule regions and 40 features have been extracted from 138 cross-sectional images for 24 patients. Experimental studies show that best classification performance has been obtained for 22 features with 0.9679 AUC value on generealized linear model regression and being reached one of the most successful results in the literature.
Benzer Tezler
- Bilgisayar tomografili akciğer görüntülerinin değerlendirilmesinde kompleks değerli yeni bir akıllı sistem tasarımı
A new complex-valued intelligent system design on evaluating of the lung images with computerized tomography
MURAT CEYLAN
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Lung mass classification using wavelets and support vector machines
Dalgacık dönüşümü ve destek vektörü makineleri kullanılarak akciğer kütlesinin sınıflandırılması
BAŞAK SARIKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- İntratorasik hava yollarındaki akış karakteristiklerinin nümerik yöntemler kullanılarak analizi
Analysis of flow characteristics in intratoracic airlines using numerical methods
UĞUR AYDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Göğüs HastalıklarıGazi ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN KÜRŞAD SEZER
PROF. DR. MUSTAFA ZEKİ YILMAZOĞLU
- Pektus ekskavatumlu hastalarda toraks ve mediasten hacminin stereolojik yöntemlerle değerlendirilmesi
Evaluation of thorax and mediastinum volume in patients with pectus excavatum by stereological methods
CANER İŞEVİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Göğüs CerrahisiOndokuz Mayıs ÜniversitesiGöğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET GÖKHAN PİRZİRENLİ
- Künt toraks travması ile izole bilateral akciğer kontüzyosu oluşturulan deneysel rat modelinde surfaktan tedavisinin etkinliğinin araştırılması
Investigation of therapeutic efficiency of surfactant in rats with isolated bilateral pulmonary contusion caused by blunt thoracic trauma: An experimental study
YASİN KESKİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
İlk ve Acil YardımSüleyman Demirel ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NESRİN GÖKBEN BECEREN