Landmark localization on color coded diffusion anisotropy images using convolutional neural networks
Renk kodlu difüzyon anisotropi görüntülerinde evrişimsel sinir ağları yordamıyla işaretçi bulma
- Tez No: 574569
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ANDAÇ HAMAMCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
İşaretçi tayini, yani belirli bir yapının görüntü içindeki kesin konumunu belirlemek bu çalışmanın amacı olan görüntü çakıştırma işlemleri gibi bir çok bilgisayarlı göru probleminin ilk safhasını oluşturmaktadır. Beyin görüntüleri üzerinde belirli işaretçileri saptamak, işlevsel cerrahide ve nokta bazlı görüntü çakıştırma işlemlerinde başarılması önemli hedefler arasında yer almaktadır. Günümüzde, karmaşık bilgisayarlı görü problemlerinde kullanılabilecek evrişimsel sinir ağ modelleri (ESA) öne geliştirilmektedir. Bu çalışmada, MNI koordinatları bilinen bir noktayı bireyin beyin difüzyon görüntüsünde tespit etmek için ESA tabanlı işaretçi bulucu sunulmuştur. Yüksek heterojeniteye sahip MR difüzyon görüntüleri, özellikle beyaz maddede T1 veya T2 ağırlıklı MR görüntüleri gibi diğer yapısal görüntüleme yöntemlerine göre daha zengin nitelikler sunmaktadır. Sonuçlar göstermektedir ki, beyinde yer alan belirli noktaları bulmak için beynin difüzyon karakteristiğini ESA bazlı bir yöntemle bulmak sürdürülebilirdir ve görüntü çakıştırma yöntemleri için temel oluşturacak potansiyele sahiptir.
Özet (Çeviri)
Landmark localization, finding exact location of structures in an image is a first stage of many complex computer vision problems. Locating specific landmarks on brain images is one of the stages in defining the target in functional surgery and in estimating point wise correspondence in image registration. Nowadays, various types of convolutional neural networks (CNN) have been proposed that are able to interpret complex computer vision problems. In this study, a CNN based landmark detector is employed to locate specific landmarks at given MNI coordinates, on an individual's diffusion MR brain images. MR diffusion images, with their high degree of heterogeneity, especially in white matter, provide a rich set of features compared to other basic structural images such as T1 or T2 weighted images. Results show that finding a specific point on brain using diffusion characteristics by CNN based model is sustainable and has a potential to be a base for image registration techniques.
Benzer Tezler
- Detection of tree trunks as visual landmarks in outdoor environments
Dış ortamlarda görsel yer işaretleri olarak ağaç gövdelerinin tespiti
TUĞBA YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Mühendislik Bilimleriİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ULUÇ SARANLI
- Sefalometrik röntgen görüntülerinde HOG ve KNN kullanarak önemli noktaların yer tespiti
Localization of certain cephalometric landmarks using HOG and KNN
OĞUZ SÖZKESEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM ÖZYAVAŞ
- Enabling dynamics in face analysis
Başlık çevirisi yok
HAMDİ DİBEKLİOĞLU
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversiteit van AmsterdamPROF. DR. THEO GEVERS
PROF. DR. A. W. M. SMEULDERS
- Human-computer interaction platform for the hearing impaired in healthcare and finance applications
Sağlık ve finans uygulamalarında işitme engellilerin işaret dili ile bilgisayar etkileşim platformu
NECATİ CİHAN CAMGÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY
- Otonom araçlarda kullanılan görsel seyir sistemleri için yeni bir yaklaşım
A new approach to visual navigation systems for autonomous vehicles
MURAT PEKER
Doktora
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNiğde ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FUAT KARAKAYA