Geri Dön

Ultrason görüntülerinde benek gürültüsü azaltma yöntemlerinin karşılaştırılması

Comparison of speckle reduction techniques in ultrasound images

  1. Tez No: 408718
  2. Yazar: AYBİKE ŞİMŞEK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 118

Özet

Bu tezde, ultrason görüntülerinin en önemli problemlerinden biri olan benek gürültüsünü azaltmak için kullanılan çeşitli filtreleme teknikleri incelenerek performans karşılaştırması için sistematik bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu kapsamda görüntü filtreleme tekniklerinden olan Wiener, Lee, Frost ve Median filtreleri yapay ve gerçek ultrason görüntüleri üzerinde detaylı olarak test edilmiştir. Hata karelerinin ortalaması (Mean Square Error, MSE), sinyalin gürültüye oranı (Signal to Noise Ratio, SNR), uç sinyalin gürültüye oranı (Peak Signal to Noise Ratio, PSNR) ve kontrastın sinyale oranı (Contrast to Noise Ratio, CNR) ölçütlerine göre bu tekniklerin performansları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma esnasında bir ultrason görüntüsü elde etmekte kullanılan parametrelerden olan farklı prob frekansları, farklı aktif transdüser sayıları ve farklı gürültü varyansları kullanılmıştır. Yapay ultrason görüntülerini elde etmek için Field II simülatöründen yararlanılmıştır. Sonuç olarak Lee ve Median filtrelerinin daha tecrübeli hekimler için görüntü filtrelemede, Wiener ve Frost filtrelerinin de daha az tecrübeli hekimler için görüntü filtrelemede kullanılması gerektiği karşılaştırmalı olarak gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, filtering techniques which are used to reduce speckle noise are examined which is one of the most important problems of ultrasound images and a systematic approach is developed for performance evaluation. In this scope, Wiener, Lee, Frost and Median filters which are used to filter images are tested in details on simulated and real ultrasound images. The performances of these techniques are compared according to mean square error (MSE), signal to noise ratio (SNR), peak signal to noise ratio (PSNR) and contrast to noise ratio (CNR) parameters. Different probe frequencies, active transducer numbers and noise variances which are the parameters that are used to create an ultrasound image are used during the simulation. Field II simulation tool is used to create simulated ultrasound images. Consequently, Lee and Median filters should be used for image filtering for more experienced physicians, Wiener and Frost filters should be used for image filtering for less experienced physicians.

Benzer Tezler

  1. Superpixel assisted deep neural network for breast tumor segmentation in ultrasound images

    Süperpiksel destekli derin sinir ağı ile meme ultrason görüntülerinde tümör segmentasyonu

    NEFİSE UYSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

    ÖĞR. GÖR. MURAT GEZER

  2. Tıbbi ultrason görüntüleri için yeni bir benek azaltma algoritması geliştirme

    Development of a new speckle reduction algorithm for medical ultrasound images

    NOOR ABD EL SALAM HAMED ALSULTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMA KAYHAN

  3. Göğüs ultrason görüntülerinde benek gürültülerin giderilmesi

    Speckle noise reduction in breast ultrasound image

    ERMAN KILIÇALP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR

  4. Localization of biopsy needles in 2D ultrasound images using gabor filter

    Biyopsi iğnelerinin gabor filtresi kullanılarak 2B ultrason görüntülerinde lokalize edilmesi

    MERT KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZKAN BEBEK

  5. Ultrason görüntülerinin derin öğrenme yöntemiyle iyileştirilmesi

    Enhancement of ultrasound images by deep learning

    ONUR KARAOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İHSAN ULUER