Application of probabilistic modelling analysis and filtering into image segmentation
Rassal modelleme analiz ve filtrelemenin görüntü bölütlemeye uygulanması
- Tez No: 410586
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OLCAY AKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Transfer Fonksiyon (TF) belirleme, hacimsel işlenmiş görüntüleri elde etmede önemli bir role sahiptir. Görsel parametreleri sezgisel olarak kontrol etmeye yarayan uygun bir TF belirleme oldukça zor bir iştir. Bu işlem Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG) için daha zordur çünkü türü belli olan hacim verileri önceden tanımlanmış bir aralıkta standardize edilmemiştir. Kullanılan MRG sekanslarına ve edinim parametrelerine göre belirli alt aralıklar aynı tip yapı olarak atanabilir. Bütün olası durumlarda çalışabilmesi için, otomatik alt aralık belirleme yöntemleri gereklidir. Bu çalışmada, ilk TF üretimi için yarı-otomatik bir yöntem tanıtılmaktadır. Bizim yaklaşımımız kullanıcı tarafından belirlenen şeride göre yeni görüntü dilimleri üretmeye dayalı olan Hacim Histogram Yığını'nın (HHY) oluşturulması temel alınarak yapılmıştır. HHY, MRG serisinin görüntü dilimlerini sıralayarak elde edilir. HHY yapısını dikkate alırsak, Gauss fonksiyonları HHY loblarının belirlenmesinde iyi bir yaklaşık değer sağlar. Gauss fonksiyonlarını kullanarak HHY'ye yakınsamak, kabaca bir sınıflama yapmayı ve etkili bir ilk TF elde edilmesini sağlar. Geliştirilen teknik, Gauss temelli çoklu yönelim ve ölçekleme kullanarak sıradüzenli bir yaklaşım kullanmaktadır. Daha sonra, ilk sonuçları daha da iyileştirmek için detaya inen bir belirleme adımı geliştirilmiştir. Uzaysal etki alanı bilgisi temelli iyi sınıflama için genişletme ve erozyon gibi morfolojik operasyonlar ve bölge büyütme teknikleri uygulanmıştır. Önerilen yöntem, abdomen doku/organ gösterimi için 29 (14 T1 DUAL+10 T1 WATS+5 THRIVE) MRG veri setine uygulanmıştır. Sonuçlar, TF tasarımı için önerilen sistemin kullanışlı ve sezgisel bir başlatma sağladığını göstermektedir. Çeşitli MRG veri setlerine uygulanma sonuçları, önerilen yöntemin abdomen bölgeye ait dokuların/organların doğru gösterimlerini elde etmedeki başarısını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In the generation of volume rendered images, Transfer Function (TF) specification has an important role. The specification of an appropriate TF that allows intuitive control of the visual parameters is a very challenging task. In Magnetic Resonance Imaging (MRI), this process is even harder since certain types of volume data are not standardized in pre-defined range of data values. Based on the MRI sequence in use and depending on the acquisition parameters, data specific sub-ranges might be assigned to the same type of structure. To be able to work in all possible cases, automatic sub-range detection methods are required. In this study, a semi-automatic method for initial generation of TFs is introduced. Our approach is based on Volume Histogram Stack (VHS) which is created by re-generating the image slices of a dataset based on a user specified spline. VHS is obtained by aligning the histograms of the image slices of the MRI series. By considering the VHS structure, Gaussian basis functions provide a good approximation for fitting the lobes of the VHS. Approximating the VHS using Gaussian basis functions allows a coarse classification and enables an effective initial TF design. The developed technique employs hierarchical approximation of the VHS using Gaussians with multiple orientations and scales. Then, a finer classification step is carried out for refinement of the initial result. As a finer classification, which is based on spatial domain knowledge, such morphological operations as dilation, and erosion and region growing are applied. The proposed method is applied to 29 (14 T1 DUAL+10 T1 WATS+5 THRIVE) MRI datasets for abdominal tissue/organ visualization. The results show that the proposed system provides a useful and intuitive initialization for TF design. Applications to several MRI datasets testify the success of the developed technique in accurate visualization of abdominal tissues/organs.
Benzer Tezler
- Rulmanlarda sürünme riskinin deneysel olarak incelenmesi ve rulman tasarım parametrelerinin sürünme üzerine etkisinin analizi
Experimental investigation of creep risk on bearings and analysis of bearing design parameters for creep
AHMET HAKAN BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN TAHA ŞEN
- Kamera görüntülerinden çarpışma tahminlemesi
Crash prediction from camera images
REŞAT BUĞRA ERKARTAL
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Beykent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATINÇ YILMAZ
- Reliability analysis of electronic boards: analyzing of field return data and the impact of varistor degradation
Elektronik kartların güvenilirliği: Saha verilerın analizi ve varistorun bozunma etkisi
HADI YADAVARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ALTUN
- Evaluating performance of large language models in bluff-based card games: A comparative study
Blöf temelli kart oyunlarında büyük dil modeline ait performans değerlendirilmesi: Karşılaştırmalı bir çalışma
İREM ŞALK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. SANEM SARIEL UZER
- Hybridization of probabilistic graphical models and metaheuristics for handling dynamism and uncertainty
Değişimin ve belirsizliğin ele alınması için olasılıksal çizgesel biçelerin ve sezgi-üstlerinin melezleştirilmesi
GÖNÜL ULUDAĞ
Doktora
İngilizce
2021
Nörolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR