Geri Dön

Anjiyografi görüntülerinde damar daralmalarının evrişimsel sinir ağı yöntemi kullanılarak belirlenmesi

Determination of vascular stenosis on angiography images using convolutional neural network method

  1. Tez No: 594258
  2. Yazar: AHMET GÖKHAN DEMİR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FEYZİ AKŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Koroner arter hastalığı (KAH) dünya genelinde en sık görülen kalp hastalığı türüdür. Kardiyovasküler hastalıklar genellikle kalp krizi, anjina veya inmeye yol açabilecek daralmış veya tıkanmış kan damarlarını içeren koşulları ifade eder. İnvaziv koroner anjiyografi, koroner arterleri tanımlamak için standart klinik yöntemdir ve KAH teşhisinde“altın standart”tır. Kalp boşluklarının ve koroner arterlerin kontrast madde verilmesi sırasında görüntülenmesi ve X-ışınları kullanılarak hareketli film çekilmesi esasına dayanır. Arterlerin görüntülenmesi sırasında hekim tarafından anjiyografinin değerlendirilmesi ile ileri inceleme ya da tedavi yönteminin ne olacağı konusunda karar verilmekte ve hasta bu konuda bilgilendirilerek gerekli girişim ve tedaviler planlanmaktadır. Bilgisayar destekli tespit sistemleri, hekimlerin karar vermesini kolaylaştırma açısından çok önemlidir. Bu tez çalışmasında, evrişimsel sinir ağı (ESA) kullanılarak anjiyografi görüntülerini analiz eden bir yöntem geliştirilmiştir. Yöntemin doğruluğunu iyileştirmek amacıyla öncelikle kalp damarları literatürde yer alan klasik yöntemler ile bölütlenmiş ve bu görüntüler üzerinden analiz yapılmıştır. Geliştirilen yöntem, açık kaynak olarak hekimler tarafından skorlanmış görüntülerin yer aldığı veri tabanlarından elde edilen vakalar üzerinde test edilmiş ve %94,84 doğruluğuna ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Coronary artery disease (CAD) is the most common type of heart disease worldwide. Cardiovascular diseases usually refer to conditions that include narrowed or blocked blood vessels that can cause heart attacks, angina or stroke. Invasive coronary angiography (ICA) is the standard clinical method for identifying coronary arteries and is currently the gold standard for CAD diagnosis. ICA is the X-ray imaging of cardiac cavities and coronary arteries using contrast agent. Computer aided detection systems are very important in terms of supporting physicians' decision making. In this thesis, a method was developed to analyze angiography images using convolutional neural network (CNN). In order to improve the accuracy of the method, cardiovascular vessels were first segmented by classical methods presented in the literature and these images were evaluated with the CNN algorithm. The developed method was tested on the cases obtained from the databases containing the images scored by the physicians as open source and 94.84% accuracy was achieved.

Benzer Tezler

  1. 3D vessel segmentatıon and analysis ın coronary CT angiography images

    Koroner BT anjiyografi görüntülerinde damar bülütlemesi ve görüntü analizi

    İLKAY ÖKSÜZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    BiyomühendislikBahçeşehir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DEVRİM ÜNAY

  2. Serebrovasküler hastalıkların teşhisi için yapay zeka tabanlı karar destek sistemi

    Artificial intelligence based decision support system for diagnosis of cerebrovascular disease

    FURKAN KUTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞURHAN KUTBAY

  3. Vascular segmentation of brain MR angiography images using convolutional neural networks

    Evrişimsel sinir ağları kullanarak beyin MR anjiyografi görüntülerinin vasküler segmentasyonu

    YUSUF HÜSEYİN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. GÖZDE ÜNAL

  4. Bilgisayarlı tomografi anjiyografi görüntülerinde pulmoner embolilerin bilgisayar destekli tespiti

    Computer aided detection of pulmonary embolism in computed tomography angiography images

    HAYDAR ÖZKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ FUAT BOZ

    DOÇ. DR. ONUR OSMAN

  5. İnfrarenal periferik arter hastalığında klinik muayene, bt anjiografi ve DSA bulgularının değerlendirilmesi

    The aim of this study was to compare the findings of bt angiography and DSA in evaluation of infrarenal peripheric arterial disease

    MURAT YILDIRIM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Kalp ve Damar Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ÖCAL