Detection and segmentation of free blood in FAST exam ultrasound images
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 403221
- Danışmanlar: Dr. JASON CORSO
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: State University of New York at Buffalo
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
It is often a diagnostic challenge for emergency physicians and trauma surgeons to detect major internal injuries of trauma patients. Bedside ultrasonography is a fast, accurate, cost e ective way to detect life-threatening internal injuries and can be performed in unstable patients. Despite the growing popularity of ultrasound imaging in trauma cases, the automatic segmentation of organs and the detection of free blood remains a challenge. Performing this life-saving exam in an automatic way or with the aid of a computational tool would be a signi cant improvement as it could decrease the time for manual interpretation of the screenings, the subjectivity of these interpretations and also the dependency on experienced emergency physicians. In our study, we try to nd solutions for this real life problem by addressing it as a medical imaging problem. To our knowledge, this problem has not been addressed before. We review the related works and adapt the common approaches and investigate their application on the problem of detecting and segmenting free blood in FAST exam ultrasound images. We evaluate their results and de ne new possible features that could be used to characterize tissues and free blood in the images. We handle the problem of denoising of ultrasound images using non local means method. Then we investigate the application of multiphase Chan-Vese active contours without edges method and clustering with textons on our dataset. Then, we improve the study by using the distribution of textons as a feature and building a naive Bayes classi er. Finally, we propose a region growing approach based on the textons with the similarity criterion of lter responses. To our understanding, our study takes a real life problem and addresses it as a new medical imaging problem. It investigates the application of state of the art methods on the problem and also suggests new approaches to solve this problem. With its promising results, our study could be used as a benchmark for future works.
Benzer Tezler
- Sulardan kurşunun kil mineralleri kullanılarak adsorbsiyonu
Başlık çevirisi yok
SELÇUK COŞKUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LÜTFİ AKÇA
- Ailevi akdeniz ateşi olan çocuklardaortalama trombosit hacminin klinik önemi
Başlık çevirisi yok
GÜL TRABZON
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul Medeniyet ÜniversitesiÇocuk Endokrinolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜFERET ERGÜVEN
- Depresyonlu ve depresyonsuz obsesif kompulsif bozuklukta immun sistem göstergeleri
Başlık çevirisi yok
SELİN MIZRAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
PsikiyatriCelal Bayar ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. MEHMET MURAT DEMET
- Derin öğrenme yaklaşımları kullanılarak kemik dokusu üzerindeki enkondromun tespiti ve segmentasyonu
Detection and segmentation of enchondroma on bone tissue using deep learning approaches
AYHAN AYDIN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER ÖZCAN
- Meme kanseri tespiti için sentetik mikrodalga görüntülerinin derin öğrenme odaklı segmentasyonu
Driven segmentation of synthetic microwave images for breast cancer detection
ÖZLEM BAHAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇAYÖREN