Geri Dön

Tıbbi ultrason görüntüleri için yeni bir benek azaltma algoritması geliştirme

Development of a new speckle reduction algorithm for medical ultrasound images

PDF İndir

  1. Tez No: 456290
  2. Yazar: NOOR ABD EL SALAM HAMED ALSULTAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SEMA KAYHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Klinik tanı amaçlı ultrasonografi, çeşitli tıbbi görüntüleme yöntemleri arasında klinik tanı açısından çok önemli rol oynamaktadır. Ultrason görüntüleri, benek gürültüsü olarak adlandırılan içsel bozulmalardan etkilenirler. Benekler, ultrason görüntülerinde uzaysal ve kontrast çözünürlüğü azaltır ve altta yatan anatomiyi engeller. Bu tez, tıbbi ultrason görüntülerinden benek gürültüsünün azaltılması için dalgacık alanında bir algoritma sunmayı amaçlamaktadır. Ultrason görüntüsündeki benek gürültüsünü gidermek için dalgacık eşikleme ve Bilateral süzgeç yöntemleri kullanılmıştır. Dalgacık eşik algoritmasında, dönüşüm alanında etkili bir benek azalması elde etmek için uygun bir dalgacık eşikleme tekniği belirlenir ve tüm dalgacık katsayılarına seçilen eşik değeri uygulanır. Bu çalışmada benek gürültüsünü azaltmak için ayrıca Bilateral Süzgeç kullanılmıştır. Algoritmanın performansını arttırmak ve kenarları korumak için Bilateral Süzgeç tüm yaklaşma katsayılarına (LL) ve detay katsayılarına (LH, HL, HH) uygulanmıştır. Dalgacık Eşikleme metodunun ve Dalgacık Bilateral Süzgecin performansı en gelişmiş yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, Dalgacık Bilateral süzgecin diğer yöntemlerden daha iyi performans sergilediğini göstermektedir. Sunulan yöntemin performansını ölçmek için Ortalama Karesel Hata (MSE), Yapısal Benzerlik İndeksi (SSIM), Tepe Noktası Gürültü Oranı (PSNR) ve çalışma süresi gibi standart yöntemler kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Among the various medical imaging for clinical diagnostic ultrasound plays a very vital role in clinical diagnosis. Ultrasound images suffer from an intrinsic artifact called speckle. Speckle degrades spatial and contrast resolution and obscures the underlying anatomy. This thesis aims to present an algorithm for suppressing speckle noise from medical ultrasound images in the wavelet domain. Wavelet thresholding and Bilateral filtering methods are applied to remove speckle noise from the ultrasound image. In wavelet thresholding algorithm, a suitable wavelet thresholding technique is decided for an effective speckle reduction in transform domain and selected threshold value is applied to the all wavelet coefficients. In this study, we also used Bilateral filter for speckle reduction. To enhance the performance of the the Bilateral Filter, and to preserve the edges, the Bilateral Filter is applied to the all approximation coefficients (LL) and detail coefficients (LH, HL, HH). The performance of the Wavelet thresholding and Wavelet Bilateral filter are compared with the state of the art methods. Experimental results show that Wavelet Bilateral filter exhibits better performance than the other methods. Standard measures like Mean Squared Error (MSE), Structural Similarity Index (SSIM), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and running time are utilized to quantify the performance of the presented method.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    405906

    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

  2. Tez No

    438744

    Development of the calibration scheme and system integration of the Ozyegin biopsy robot (OBR)

    Özyeğin Üniversitesi biyopsi robotunun kalibrasyon planının ve sistem entegrasyonunun geliştirilmesi

    MIRZA AWAIS AHMAD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Mekatronik MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZKAN BEBEK

  3. Tez No

    846535

    Antenna design for breast cancer detection and machine learning approach for birth weight prediction

    Meme kanseri tespiti için anten tasarımı ve doğum ağırlığı tahmini için makine öğrenmesi yaklaşımı

    HALUK KIRKGÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR KURT

  4. Tez No

    841594

    Medical image compression based on vector quantization and discrete wavelet transform

    Vektör kuantizasyonu ve ayrık dalgacık dönüşümüne dayalı tıbbi görüntü sıkıştırma

    AZHAR ABDULHASAN MUHAMMED ALI AJAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ZENGİN

  5. Tez No

    847190

    Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

Geri Dön