Application image enhancement techniques for brain MRI with tumor
Tümör beyin MRG için görüntü iyileştirme tekniklerinin uygulaması
- Tez No: 461672
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. SAİME AKDEMİR AKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2021
Radyoloji ve Nükleer TıpSelçuk ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÖZTÜRK
- Görüntü işlemede derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük uygulamaları
Deep learning based super resolution applications in image processing
AHENK VURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Tomografide temel beyin tanılarının otomatik tespiti
Automatic diagnosis of fundental brain diseases in computed tomography
SERDAR KÜPLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CEMAL HANİLÇİ
- Sayısal hücre görüntülerinin kodlanması ve nicel analizi
Coding and quantitative analysis of the digital cell images
NEŞE APAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- 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
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA