Görüntü füzyonu yöntemleri ile karaciğer lezyon görüntülerinin değerlendirilmesi
Evaluation of liver lesion images with image fusion methods
- Tez No: 438612
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT CEYLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Selçuk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
Karaciğer fokal lezyonlarının tespiti ve türünün belirlenmesi doğru tanı, teşhis ve tedavi planlamasında oldukça önemlidir. Bazı lezyon türleri için herhangi bir tedavi gerekmezken, bazılarında cerrahi müdahale veya ilaçla tedavi gereksinimi ortaya çıkmaktadır. Karaciğer fokal lezyonlarının zamanında ve doğru şekilde teşhis edilmesi büyük önem arz etmektedir. Karaciğer lezyonlarının teşhisinde ultrasonografi, manyetik rezonans (MR), bilgisayarlı tomografi (BT), spiral BT, tek foton emisyon bilgisayarlı tomografi (TFEBT), Pozitron emisyon tomografi (PET) gibi görüntüleme yöntemleri kullanılmaktadır. Yapılan teşhislerin doğruluğunu artırmak amacıyla çeşitli görüntü işleme sistemlerine gereksinim duyulmaktadır. Bu tez çalışması, çoklu çözünürlük analizi metodları ve görüntü füzyonu kullanılarak karaciğer fokal lezyonlarının (hepatoselüler karsinom, kolanjioselüler karsinom, fokal nodüler hiperplazya, metastaz, kist, hemanjiyom) tespitine yönelik geliştirilen görüntü işleme uygulamalarını içermektedir. Bu tezde kullanılan veri tabanı, TÜBİTAK tarafından desteklenen 113E184 numaralı proje kapsamında, Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi Radyoloji bölümünden alınan T1 ağırlıklı, dinamik kontrastlı karaciğer MR görüntüleri ile oluşturulmuştur. MR' da T1 ağırlıklı görüntülerde sinyal farklılıklarına göre lezyon varlığı tespit edilmekte, karaciğerin, kontrast öncesi görüntüleri ile kontrast madde uygulandıktan sonraki arteryal faz, portal venöz faz ve geç venöz faz görüntülerinde ortaya çıkan kontrast madde tutma karakteristikleri incelenmektedir. Lezyonların kontrast madde tutma özellikleri ayırıcı tanının yapılmasında yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada 3 farklı uygulama gerçekleştirilmiştir. İlk uygulamada MR görüntüleri çeşitli görüntü füzyonu yöntemleri kullanılarak kombine edilmiş ve füzyonda kontrast tutma karakteristikleri değerlendirilerek hemanjiyomların teşhisi gerçekleştirilmiştir. İkinci uygulamada MR görüntülerinin farklı fazları dalgacık tabanlı görüntü füzyonu uygulanarak birbirleriyle kombine edilmiş ve farklı fazlarda görülebilen tüm lezyonların aynı görüntüde birleştirilmesi sağlanmıştır. Yapılan literatür araştırmasında daha önce aynı modaliteye ait farklı fazların füzyonda kullanılmadığı görülmüş ve karaciğer MR görüntülerinin farklı fazları kullanılarak yeni bir füzyon uygulaması gerçekleştirilmiştir. Üçüncü uygulamada ise ilk olarak manuel olarak bölütleme yapılmış karaciğer görüntülerine bulanık mantık uygulanarak yeniden bölütleme gerçekleştirilmiş daha sonra manuel olarak bölütlenmiş görüntüler ile bulanık mantıkla bölütlenmiş görüntüler füzyonlanarak karaciğer fokal lezyonlarının konturları ve alanları sayısal değerlendirmeye ve uzman yorumuna daha elverişli hale getirilmiştir. Her üç uygulamada karaciğer fokal lezyonlarını belirleme becerileri test edilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Detecting the focal lesions in the liver and determining their type are very important for the correct diagnosis and planning of the treatment. While some types of lesions require no treatment, for other types the need for surgery or medication requirement may emerge. The timely and accurate diagnosis of the focal lesions is of great importance. Imaging methods such as ultrasound, magnetic resonance imaging (MRI), computed tomography (CT), spiral CT, single photon emission computed tomography (SPECT), positron emission tomography (PET) are used for the diagnosis of liver lesions. In order to increase the accuracy of the diagnosis, various image processing systems are needed. This thesis includes image processing applications that are developed for the detection of liver focal lesions (hepatocellular carcinoma, colangiocellular carcinoma, focal nodular hyperplasia, metastases, cysts, haemangioma) using multi-resolution analysis methods and image fusion. Database used in this thesis, which is supported by the TUBITAK project numbered 113E184, is created using T1-weighted dynamic contrast-enhanced MR images of the liver from the radiology department of Selcuk University Faculty of Medicine. In MRI, the presence of lesions is detected using their signal differences in the T1-weighted images and the liver contrast agent retention characteristics are examined by comparing pre-contrast images and the contrast images of arterial phase, portal venous phase and the delay venous phase. Contrast agent retention properties of the lesions help diagnose. Three different applications are performed in this study. In the first application, MR images are combined using a variety of image fusion techniques and haemangioma is diagnosed using contrast retention of lesions. In the second application, different phases of MR images are combined with each other rendering all lesions visible which were previously visible only in different phases using wavelet-based image fusion. Different phases that belong to the same modality have not been used before in literature according to our search and so a different fusion application was developed using different phases of liver MR images. In the third application, the manually segmented liver images are re-segmented using fuzzy logic, and then the manually segmented images and the images segmented using fuzzy logic are fused for the images of the contours and areas of focal liver lesions to be easier to be numerically assessed and evaluated by the experts. All three applications have been tested for their capability to identify the focal liver lesions and the results obtained are presented and compared.
Benzer Tezler
- Machine learning based fusion of different segmentation techniques for liver visualization for enhanced accuracy and sensitivity
Karaciğerde başarımı ve duyarlılığı geliştirilmiş bölütleme için farklı yöntemlerin makina öğrenmesi tabanlı en iyilenmiş füzyonu
ALİ EMRE KAVUR
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA ALPER SELVER
- Görüntü füzyon yöntemleri ile beyin lezyon görüntülerinin değerlendirilmesi
Valuation of brain lesion images with image fusion methods
ELİF EDA TAKGİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErzurum Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUR HÜSEYİN KAPLAN
- Mıhlı çayı havzasında uydu verileri ile veri entegrasyonu kullanarak havza gelişimi ve jeotermal enerji analizi
Using data entegration with satellite images, data manegement and geothermal energy analysis in Mihli creek basin
SAKİNE KANDİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H.GONCA COŞKUN
- Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemi kullanımı ile potansiyel termal su alanlarının araştırılması: Kaz dağları ve çevresi örneği
Investigation of potential thermal water areas by using remote sensing and geographical information system: Exploration of Kaz mountains and environment
ABDURRAHMAN YASİN OKUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLAL GONCA COŞKUN
- Temporomandibuler bozuklukların değerlendirilmesinde konik ışınlı bilgisayarlı tomografi, manyetik rezonans görüntüleme, ultrasonografi ve füzyon görüntülerinin tanısal etkinliğinin araştırılması
Diagnostic efficiency of CONE-BEAM computed tomography, magnetic resonance imaging, ultrasonography and fusion images for the evaluation of temporomandibular disorders
NEJLAN ERATAM
Doktora
Türkçe
2022
Diş HekimliğiAnkara ÜniversitesiAğız, Diş ve Çene Radyolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KIVANÇ KAMBUROĞLU