Ultrason görüntülerinde benek gürültüsü azaltma yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of speckle reduction techniques in ultrasound images
- Tez No: 408718
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
ÖĞR. GÖR. MURAT GEZER
- 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
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA KAYHAN
- Göğüs ultrason görüntülerinde benek gürültülerin giderilmesi
Speckle noise reduction in breast ultrasound image
ERMAN KILIÇALP
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR
- 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
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZKAN BEBEK
- Ultrason görüntülerinin derin öğrenme yöntemiyle iyileştirilmesi
Enhancement of ultrasound images by deep learning
ONUR KARAOĞLU
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN ULUER