Probabilistic determination of brain tumor locations
Beyin tumörü bölgelerinin olasılıksal olarak belirlenmesi
- Tez No: 398702
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMED ÖZKAN, DOÇ. DR. AZİZ MÜFİT ULUĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Beyin tümörlerinin yerlerinin tespiti, tümör hastalarının teşhis ve tedavisi açısından büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı farklı beyin bölgelerinde tümör görünme sıklığını yansıtan olasılıksal beyin tümörü haritasını oluşturmak ve bu haritanın analizini gerçekleştirmektir. Beyin tümörü teşhisi konan toplam 232 hastanın T1 ağırlıklı düşük ve yüksek gradeli MR görüntüleri incelenmiştir. Ver- iler hem akademik araştırma amacıyla yayınlanan beyin tümörü veri kaynaklarından hem de Başkent Üniversitesi Hastanesi'nin sağladığı beyin tümörü hastalarının veri- lerinden oluşmaktadır. 78 adet yüksek ve 54 adet düşük gradeli MR verilerini Başkent Üniversitesi Hastanesi'nden toplandı. Bunun yanında 20 adet yüksek ve 10 adet düşük gradeli görüntüleri MICCAI 2012 Challenge on Multimodal Brain Tumor Segmentation (BRATS) konferansından alındı. Elde edilen neticeler gösterdi ki yüksek ve düşük gradeli tümör bölgeleri arasında ufak farklılıklar göze çarpmaktadır. Bir çok beyin tümörü yüksek gradeli verilerde frontal ve temporal ventricular bölgelerde gözlemlenmiş olmasına rağmen düşük gradeli tümörlerde posterior ventricular duvarında olduğu belirlenmiştir. Bu bulgular sinir kök hücrelerinin ortaya çıktığı yerdeki ventricle bölgesi ile beyin tümörü arasında yakın bir ilişki olduğu teorisini desteklemektedir.
Özet (Çeviri)
Determination of the origin of tumor locations would be important in terms of diagnosis and treatment of tumor patients. The aim of this study was to determine and analyze the probabilistic brain tumor map reflecting tumor observation frequencies in different brain locations. T1-weighted both low and high grade MRI scans in 232 patients diagnosed with brain tumors were analyzed. The data were collected from both online MRI brain tumor data resources shared for academic research as well as brain tumor patients from Başkent University Hospital as original. We obtained 78 high and 54 low grades MRI scans thanks to Başkent University Hospital. Furthermore, 20 high and 10 low grades images from the MICCAI 2012 Challenge on Multimodal Brain Tumor Segmentation (BRATS). The probabilistic brain tumor map is created by combining all these MRI scans together with the use of brain imaging techniques varying from brain extraction, registration, and segmentation. Our results indicated that there is a slight difference between high and low grade tumor regions. Many of tumor positions were around the frontal and temporal ventricular zone for high grades while the low grade tumors were located around the posterior ventricular wall. These findings also support the theory that there is a close relationship between gliomas and ventricle region where neural stem cells are emanated.
Benzer Tezler
- Eksenel yük altındaki lifli polimer ile sargılanmış kolonlarda dayanım azaltma katsayısının incelenmesi
Analysis of strength reduction factor for axially-loaded columns with fiber reinforced polymer
AYSUN TEKİN ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA ALACALI
- Oluş/gerçekleşme ve etki/belirlenim ilişkisi bağlamında, mekan-zaman ve örgütlenme boyutları ile ölçek sorunsalı
Spatial, temporal and organizational dimensions of the scale problematic within the context of being/realization and effect/determination
ERDAL ONUR DİKTAŞ
Doktora
Türkçe
2010
Şehircilik ve Bölge PlanlamaDokuz Eylül ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENEL ERGİN
- Yeni nesil yazılım geliştirme eğilimlerine yönelik uzman bilgi ve becerilerinin olasılıksal konu modelleme yordamıyla belirlenmesi
Determination of expertise knowledge and skills related to new generation software development trends using probabilistic topic modeling process
FATİH GÜRCAN
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMAL KÖSE
- Probabilistic safety assessment of İTÜ TRIGA mark-II reactor
İTÜ TRIGA mark II reaktörünün olasılıklı güvenlik değerlendirilmesi çalışması
ŞULE ERGÜN
- Aksaray ve civarının sismik risk alanlarının belirlenmesi
Determination of seismic risk of Aksaray and surround area
ERNAM ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Jeoloji MühendisliğiNiğde ÜniversitesiJeoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TEKİN YEKEN
