Geri Dön

Ultrason görüntülerinde karaciğer damarlarının otomatik sınıflandırılması

Automatic classification of liver veins in ultrasound images

  1. Tez No: 509214
  2. Yazar: AYŞE MENTEŞE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Karaciğer damar segmentasyonu; karaciğer nakli ameliyatlarından önce verici karaciğerinin incelenerek ameliyat planlamasının yapılması, hastalık teşhis işlemlerinde bölge tespiti, damar yapısını belirleme, otomatik damar sınıflandırma, lob hacimlerini belirleme, lob ayrıştırma işlemlerinde damar bağlantılarının elde edilmesi amacıyla kullanılmaktadır. Literatürde, ultrason (US) görüntüleri üzerinde hastalık teşhis, damar belirleme gibi çalışmalar bulunmaktadır. Fakat US karaciğer görüntüleri üzerinde otomatik olarak damarları belirleyip sınıflandıran bir çalışma bildiğimiz kadarıyla bulunmamaktadır. Bu çalışmanın amacı, US karaciğer görüntüleri üzerinde portal ve hepatik damar verilerini tespit etmek ve damarları sınıflandırmaktır. Bu çalışma kapsamında CT, MRI ve US tabanlı karaciğer görüntülerinde damar segmentasyonu ile ilgili yapılan çalışmalar incelenmiştir. Kullanılan yöntem detaylı bir şekilde açıklanmış, deneysel çalışmalarla başarımı incelenmiş ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Kabuller: Etrafı beyaz olan konturların portal damar, diğer konturların ise hepatik damar olduğu varsayılmıştır.

Özet (Çeviri)

Liver vessel segmentation can be used for planning the operation by examining the donor liver before liver transplantation operations, region detection in disease diagnosis procedures, determination of vessel structure, automatic vessel classification, determination of lobe volumes, and acquisition of vessel connections in lobe decomposition processes. In the literature, there are studies such as disease diagnosis and vein identification on ultrasound (US) images. However, as far as we know, there is no study that automatically identifies and classifies vessels on US liver images. The purpose of this study is to detect portal and hepatic vein data on US liver images and to classify these vessels. In this study, CT, MRI, US based liver vessel segmentation studies were investigated. The method used is explained in detail, the method is applied with experimental studies and the results are evaluated. Acceptances: It was assumed that the contours with white circles were portal veins and the other contours were hepatic veins.

Benzer Tezler

  1. Farklı açılardan alınan B-mode ultrason görüntülerinin derin öğrenme teknikleri ile çakıştırılması

    Registration of B-mode ultrasound images from different angles with deep learning approach

    MAHSA MIKAEILI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE

  2. Ultrasound image segmentation using the watershed algorithm

    Ultrason görüntülerinin havza sınırlama yöntemi kullanılarak bölütlenmesi

    SİBEL KADIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA KARAMAN

  3. Sağlıklı koyunlarda karaciğer, böbrek ve dalağın ultrasonografik görüntülerinde ekojenite karşılaştırılması ve histogram analiziyle değerlendirilmesi

    Comparison of echogenicity in ultrasonographic images of liver, kidney and spleen in healthy sheep and evaluation with histogram analysis

    ABDULLAH ERDEM SADIKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Radyoloji ve Nükleer TıpBurdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    İç Hastalıkları (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAMAZAN YILDIZ

    DOÇ. DR. ÖMER GÜRKAN DİLEK

  4. 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

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNGÖR YILDIRIM

  5. Gastrointestinal sistem maligniteli hastalarda malnütrisyon ve sarkopeni durumunun değerlendirilmesi

    Evaluation of malnutrition and sarcopenia status in patients with gastrointestinal system malignity

    AYŞE TEMİZEL TAŞLI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    OnkolojiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMÜR BERNA ÇAKMAK ÖKSÜZOĞLU