Karaciğer bt görüntülerinin bilgisayar destekli bölütleme uygulaması
Computer aided segmentation application of liver ct images
- Tez No: 529685
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE DANDIL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Son yıllarda tıp alanında, görüntüleme tekniklerinin sıklıkla kullanılması sayesinde Bilgisayar Destekli Tespit (BDT) sistemleri de kendisine geniş bir yer bulmuştur. BDT sistemlerinde en önemli işlem bölütleme aşamasının doğru bir şekilde yapılmasıdır. Bu tez çalışmasında, Bilgisayarlı Tomografi (BT) görüntüleri üzerinde karaciğerin bölütlenmesi için bilgisayar destekli otomatik bir yöntem ve yazılım geliştirilmiştir. Bölütleme işlemleri için Bölge Büyütme (RG) ve Bulanık C-Ortalama (FCM) algoritmalarından yararlanılmıştır. Bu algoritmalar ile yapılan bölütlemelerin başarımını tespit etmek için alanında uzman bir hekimden destek alınmıştır. Bu amaçla uzman tarafından yapılan seçim ölçüt olarak kullanılarak RG ve FCM algoritmaları ile bilgisayar destekli olarak elde edilen bölütleme sonuçları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma ölçütü olarak Jaccard benzerlik ölçütü kullanılmıştır. 88 BT görüntüsü üzerinde yapılan deneysel çalışmalarda Jaccard benzerlik ölçütüne göre RG algoritmasında %91.15 ve FCM algoritmasında %75.16 bölütleme için ortalama başarım değerleri bulunmuştur. Sonuç olarak Bölge Büyütme algoritması ile yapılan bölütleme işlemlerinin daha başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca, benzerlik ölçümleri sonucunda bulunan nicel değerlerin istatiksel olarak anlamlılık testlerinin değerlendirilmeleri de gerçekleştirilmiş ve RG algoritması ile elde edilen daha başarılı bölütleme sonuçlarının, anlamlı bir fark ortaya koyduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bunlara ek olarak, benzerlik ve anlamlılık testleri ile beraber işlem zamanlarının karşılaştırmaları da yapılmış ve burada da RG ile yapılan bölütleme işleminin daha hızlı olduğu sonucuna varılmıştır. Tüm bu elde edilen bulgular ile bu tez çalışmasında karaciğerin bölütlenmesi için önerilen bilgisayar destekli yöntemin ve geliştirilen yazılımın, hekimlerin karar verme aşamalarında ikincil bir yardımcı araç olarak kullanılabileceği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In recent years, computer assisted detection(CAD) systems have also found a large place in the medical field due to frequent use of imaging techniques. The most important process in CADsystems is the correct segmentation phase. In this thesis, computer assisted automated methods and software were developed to divide the liver over computerized tomography(CT) images. For segmentation operations, the area magnification (RG) and fuzzy c-average (FCM) algorithms were used. In order to determine the success of these algorithms, support has been obtained from a specialist physician in the field. For this purpose, computer-aided segmentation results were compared with RG and FCM algorithms using expert selection criteria. The comparison criteria were used. In the experimental studies performed on 88 BT image, the average performance values were 91.15% in RG algorithm and 75.16% in FCM algorithm according to jaccard similarity criteria. As a result, segmentation operations with the zone magnification algorithm were more successful. In addition, statistical significance tests of the quantitative values as a result of similarity measurements have been performed and more successful segmentation results obtained by the RG algorithm revealed a significant difference was found. In addition, comparisons were made with similar and semantic tests, and it was concluded that the splitting process with RG was faster. In this study, it was observed that the computer-aided method and the developed software for liver division could be used as a secondary tool in the decision-making process of physicians.
Benzer Tezler
- Three-dimensional (3d) liver tumor detection with deep learning
Derin öğrenme ile üç boyutlu (3b) karaciğer tümör tespiti
FIRAT ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Bilgisayarlı tomografi görüntlerinden derin öğrenme tabanlı karaciğer segmentasyonu
Deep learning based liver segmentation from computed tomography images
BURCU KONAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ÖZTÜRK
- MATLAB grafik arayüzü kullanıcı ile BT-karaciğer segmentasyonu için bir yazılım aracı
A software tool for CT-liver segmentation with MATLAB graphical user interface
KUMAIL AHMED TWAISAN TWAISAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELTEM YILDIRIM İMAMOĞLU
- SPECT/BT'nin sintigrafik görüntüleme yöntemlerinde kullanımı
Using SPECT/CT for scintigraphic imaging techniques
SERAP NİŞLİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul ÜniversitesiNükleer Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DEMİR
- Acil servise başvuran hastalara çekilen abdomen bilgisayarlı tomografilerin değerlendirilmesinde acil tıp uzmanlık öğrencilerinin tomografileri yorumlamadaki doğruluk ve güvenilirlik derecelerinin araştırılması
Investigation of accuracy and reliabilities of emergency medical expert students' interpreting of abdominal computed tomographs of emergency service patients presenting with trauma
SÜMEYYE TUĞBA SARKI CANDER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
İlk ve Acil YardımBursa Uludağ ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE AYDIN