Geri Dön

Application image enhancement techniques for brain MRI with tumor

Tümör beyin MRG için görüntü iyileştirme tekniklerinin uygulaması

  1. Tez No: 461672
  2. Yazar: ALI AHMED MOHAMUD
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. SAİME AKDEMİR AKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Manyetik rezonans görüntüleme tümörlü beyin yapılarını incelemede kullanılan önemli bir radyolojik görüntüleme aracıdır. Gürültü gibi bazı artefaktları içeren medikal görüntülerden bilgiyi çıkarmak için farklı yaklaşımlar bulunmaktadır. Önceki çalışmalarda, doğru tanı öncesi gürültülü MR görüntülerinde iyileştirmenin gerekli olduğu bildirilmektedir. Bu tezin amacı tümörlü beyin görüntülerinde en sık kullanılan filtreleme algoritmalarının performanslarını karşılaştırmaktır. Beyin tümörleri ve görüntüleme yöntemleri hakkında kısa bir bilgi verilmiştir. Daha sonra gürültü kaynakları ve farklı gürültü tipleri tanımlanmıştır. Ayrıca, görüntü iyileştirme tekniklerinin performanslarını değerlendirmek üzere tepe işaret gürültü oranı (PSNR) ve toplam karesel hata (MSE) tanımlamaları anlatılmıştır. Sonuçta, performans değerleri sunularak, ileriki çalışmalar açısından tartışılmıştır. Çalışmada indirilebilir bir veri bankasının görselleri MATLAB ortamında analiz edilmiştir. Rice ve Gauss dağılımlı farklı seviyelerde gürültü kullanılarak görüntü bozulmuştur. Daha sonra medyan ve bilateral filtre kullanılarak bu gürültü kaynakları kaldırılmıştır. Sonuçta işlenmiş görüntüdeki performans iyileştirmesini objektif ölçütlerle göstermek amacıyla PSNR and MSE gibi değerler kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Magnetic resonance imaging (MRI) had been an important radiological modality as imaging technology for investigating of the brain structures with tumor. There have been different methods to extract and visualize information from medical images that include some types of artifacts such as noise. It has been reported in the previous studies that the enhancement in the noisy MRI images is required before the accurate diagnosis. The aim of the thesis is to do compare the common denoising techiniques according to the performance on MRI Brain Images. An introduction of brain tumors was noted. Then, image noise sources were introduced as well as different noise types. Bilateral and Median filtering techniques were also introduced. Moreover, Peak to Signal noise ratio (PSNR) and Mean Square Error (MSE) as evaluation of perfomance analysis of image enhancement techniques were discussed. Finally, the results were presented and future developments and trends were addressed for image enhancement techniques. Images that were dowloaded from a publicly available databank had been stored in Matlab and corrupted with Rician and Gaussian noise at different variance levels, 10, 20 and 30 for experimental purpose then eliminated the noise by Median and Bilateral Filter. To measure the quality of the final processed image, objective quantity measures such as PSNR and MSE were used.

Benzer Tezler

  1. Radyolojik ileri görüntüleme tekniklerinin intrakranyal kitlelerin tanısına katkısının araştırılması

    Contribution of advanced radiological imaging techniques to the diagnosis of intracranial masses

    HÜSEYİN KASAP

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Radyoloji ve Nükleer TıpSelçuk Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÖZTÜRK

  2. Görüntü işlemede derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük uygulamaları

    Deep learning based super resolution applications in image processing

    AHENK VURAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  3. Tomografide temel beyin tanılarının otomatik tespiti

    Automatic diagnosis of fundental brain diseases in computed tomography

    SERDAR KÜPLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CEMAL HANİLÇİ

  4. Sayısal hücre görüntülerinin kodlanması ve nicel analizi

    Coding and quantitative analysis of the digital cell images

    NEŞE APAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  5. Derin öğrenme yöntemleri ve uydu görüntü verileri kullanılarak deprem sonrası ağır hasarlı alanların tespiti: Kahramanmaraş örneği

    Using deep learning methods and satellite imagery identifying heavily damaged areas after an earthquake: The case of Kahramanmaraş

    EMİNE SARIALİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞİNASİ KAYA