Bilgisayarlı tomografi görüntülerinden otomatik merkezi pulmonar emboli tespiti
Automatic detection of central pulmonary embolism in computed tomographic images
- Tez No: 436210
- Danışmanlar: PROF. DR. NEVCİHAN DURU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 170
Özet
Akciğer embolisi, tanısı zor, ölüm oranı ve karşılaşılma oranı yüksek bir akciğer hastalığıdır. Belirgin emboliler modern bilgisayarlı tomografik görüntülerle tespit edilmektedir. Ancak çeşitli etkenlerden dolayı görüntülerin doğru ve etkili şekilde yorumlanamadığı durumlar olmaktadır. Yorumlama ve tespit başarısını artırmak için çeşitli bilgisayar destekli tespit sistemleri ve yöntemleri geliştirilmektedir. Bu tez çalışmasında Bilgisayarlı Tomografi Anjiyografi Görüntülerinden (BTAG), otomatik olarak merkezi pulmonar emboli tespit eden bir yöntem geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın birinci kısımda geliştirilen histogram tabanlı k-means algoritması ile akciğer bölütlenerek loblar elde edilmiştir. Bu yöntem literatürde ilk defa akciğer bölütlemesine uygulanmıştır. Farklı yoğunluk değerlerindeki kesitler normalizasyon işlemi gerekmeden işlenebilmiştir. Histogram tabanlı k-means algoritmasının performansı, geleneksel k-means, Fuzzy C-means ve optimal eşikleme algoritması ile karşılaştırılarak daha başarılı bulunmuştur. Birinci kısımda bölütleme başarısı %96 olarak elde edilmiştir. İkinci kısımda otomatik merkezi pulmonar emboli tespit eden bir sistem geliştirilmiştir. İşlem, kesit setinin başlangıcında soluk borusunun tespit edilmesiyle başlamıştır. Ardından kesitler sıralı olarak okunarak her bir kesitte soluk borusu takip edilmiştir. Soluk borusunun dallanma noktasını içeren kesitte truncus bulunmuştur. Truncusun yer aldığı kesitlerde emboli araması yapılmıştır. Bu kısımda bölütleme yapılmaması ve kural tabanlı algoritma yaklaşımı kullanılması sayesinde işlem maliyeti düşüktür. Çalışmanın ikinci kısımda 32 vaka işlenmiştir, bir radyolog tarafından onaylanan 60 embolinin 56 tanesi doğru tespit edilmiştir. Hassasiyet oranı %93, FP/vs oranı 2,56 olarak bulunmuştur. Literatürdeki benzer çalışmalarda hesaplama maliyeti yüksek daha karmaşık algoritmalar kullanılmış ve elde edilen en yüksek hassasiyet oranı %87 olarak bildirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Pulmonary embolism is a lung disease which can be difficult to diagnosis, has a high occurring rate and a mortality rate. The explicit embolus can be detected by using the modern computed tomographic scans. However there are cases which could not be understood correctly and efficiently due to the various factors. It has been developing various computer aided diagnosis systems and methodologies in order to increase the understanding and diagnosis success. In this doctorate study, it is aimed to develop a method to detect central pulmonary embolism automatically by using Computed Tomographic Pulmonary Angiography (CTPA) images. In the first part of the study, the histogram based K-means algorithm was developed to segment the lungs and to extract the lobs. This method has been applied on lung segmentation for the first time in the literature. The slices which have different intensity values, have not been normalized to be processed. The performance of this algorithm was compared with the traditional k-means, the Fuzzy C-means and the optimal thresholding algorithms and found that it had better success rates. In the first part of the study, the segmentation success rate was 96%. In the second part of the study, a system has been developed to detect central pulmonary embolism automatically. The process started by detecting the trachea in the beginning slice of each case. Then the trachea was traced down through the slices. When the trachea bifurcation area was reached, the truncus was extracted from the slice. The truncus was searched for embolus through the slices until it disappears in the slice. The computational cost was low as no segmentation was performed and the rule based approach was used. In this study, 56 of 60 embolus in 32 cases were detected and confirmed by a radiologist. The achieved sensitivity is 93% and FP/ds rate is 2,56. In the literature, the similar studies used complex algorithms with high computational cost and the max sensitivity rate was reported as 87%.
Benzer Tezler
- Nazal kitlelerin bilgisayarlı tomografi görüntüleri kullanılarak radyomik tabanlı sınıflandırılması: sinonazal inverted papillom, antrokoanal polip ve nazal polipin karşılaştırmalı analizi
Radiomics-based classification of nasal masses using computerized tomography images: comparative analysis of sinonasal inverted papilloma, antrochoanal polyp and nasal polyp
MUHAMMED FAZIL ARAS
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Kulak Burun ve BoğazSağlık Bilimleri ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. FATİH TETİK
- Bilgisayarlı tomografi görüntülerinde ince bağırsak fantom uzunluklarının otomatik belirlenmesi
Automatic determination of small bowel phantom length in computed tomography images
SEDA BENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYozgat Bozok ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA YAZ
- Retina görüntülerinde koroid kalınlıklarının görüntü işleme teknikleri kullanılarak ölçülmesi
Measurement of choroidal thickness on retina images by using image processing techniques
ONUR ÇAKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ERDİNÇ KOÇER
- Derin öğrenme teknikleriyle bilgisayarlı tomografi görüntülerinden otomatik karaciğer ve tümör segmentasyonu
Automatic liver and tumor segmentation from computed tomography images using deep learning techniques
TEVFİK ÇETİNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR YILDIRIM
- Kemik tümörlerinin bilgisayarlı tomografi görüntülerinden otomatik bölütlenmesi: Kalkaneus kemiği örneği
Automatic segmentation of bone tumors in computed tomography images: Case study of calcaneus bone
HATİCE ÇATAL REİS
Doktora
Türkçe
2015
BiyomühendislikYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM