Radyolojik görüntüler için içerik tabanlı görüntü erişim sistemi
Content – based image retrieval system for radiological images
- Tez No: 373004
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BURHAN ERGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Günümüzde görüntüleme teknolojisindeki gelişmeler ile birlikte görüntü sayıları hızla artmakta ve kullanıcıların istedikleri görüntüye erişimi güçleşmektedir. Görüntüler, kelimeler ile tanımlayamayacağımız ancak sezgisel olarak algılayabileceğimiz yapıda oldukları için bir görüntüyü tanımlamak ve o görüntüye erişmek oldukça güçtür. Bu nedenle görüntünün dokusal özelliklerinden faydalanılarak görüntü sayısal verilerle temsil edilir. Böylelikle öznellikten uzaklaşıp nesnel bir yaklaşım ile istenilen görüntüye erişim işlemi gerçekleştirilir. Bu tezde imgelerin dokusal özelliklerinden faydalanılarak radyolojik görüntüler için bir içerik tabanlı görüntü erişim sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem ile radyolojik görüntüler arasından istenen imge ve benzer imgeler getirilerek görüntüye erişim sağlanmaktadır. Geliştirilen bu yöntem tıbbi alandaki benzer vakalara erişim ve teşhis aşamasında kolaylık sağlamaktadır. Aynı zamanda öznellikten de kurtulup objektif bir değerlendirme yapabilmeyi mümkün kılar. Bu sayede büyük boyutlardaki imge veritabanında kullanımı hem zaman hem de değerlendirme açısından kolaylık sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Today, because of development in imaging technology,the number of images are increasing rapidly and access to them gets difficult.Images are in a structure that we cannot describe them with words but only can be perceived intuitively, thus, description and accession of images are quite difficult. Therefore, images are represented by numerical valuesusing its textural characteristics. Thus, accessionprocess to desired image is performed with an objective approach by avoiding from subjectivity. In this thesis, a content-based retrieval system for radiological images was developed using textural features of images. With this system, access to images are provided by getting desired and similar images among radiological images. This developed method provides access to similar incidents and make to convenient in the diagnostic stage in medical field. Furthermore, it provides to make an objective assessment by avoiding from subjectivity. In this way, the use of large-sized images in databases provides benefits in terms of both time and assessment.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- An infrastructure for efficient reporting workflow in grid based teleradiology applications
Grid tabanlı teleradyoloji uygulamaları için verimli raporlama iş akış mimarisi
AYHAN OZAN YILMAZ
Doktora
İngilizce
2015
Bilgi ve Belge YönetimiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAZİFE BAYKAL
- Detection of liver fibrosis on slide-level labeled unstained biopsies by quantitative phase imaging and multiple instance learning
Karaciğer fibrozisinin slayt seviyesinde etiketlenmiş boyasız biyopsilerden kantitatif faz görüntüleme ve çoklu örnek öğrenmeyle tespiti
LÜTFİ KADİR ÇELEBİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Implementing language models enriched with text analysis: MIMIC-CXR case study
Metin analiziyle zenginleştirilmiş dil modellerini uygulama: MIMIC-CXR vaka çalışması
EGE ERBERK USLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE SEZER
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEKERİYA ANIL GÜVEN
- Temporal kemiğin ve komşuluklarının konik ışınlı bilgisayarlı tomografide farklı fov ve voksel büyüklüklerinde anatomik ve morfolojik retrospektif değerlendirilmesi
Retrospective evaluation of temporal bone and surrounding structure anatomy and morphology in different fov and voxel sizes with CBCT
NİHAL YETİMOĞLU ÖZDİL
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2016
Diş HekimliğiAnkara ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAAN ORHAN