Manyetik rezonans anjiyografi görüntülerinden beyin damarlarının bölütlemesi
Segmentation of brain vessels from magnetic resonance angiography images
- Tez No: 639521
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FEYZİ AKŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Bu çalışmada manyetik rezonans görüntülerinden beyin damarı bölütlemesi için iki aşama kullanıldı. İlk aşama olarak beyin dokusu, kafatası, göz ve burun gibi yapılardan ayrıldı. Bu aşamanın tam otomatik olarak çalışabilmesi için kör görüntü analizi yöntemi denilen temel referans bir görüntü yerine kendisine öğretilen bir model ile görüntü analizi yapan yöntem kullanıldı. Bu yöntem sayesinde uçuş zamanı formatındaki manyetik rezonans anjiyogramları üzerinde kullanılan filtrelerin değerleri kullanıcıdan bağımsız tam otomatik şekilde seçilmiş oldu. İkinci aşama olarak bölütlenmiş beyin dokusu üzerinden beyin damarı görüntüleri bölütlendi. Bu işlem sırasında voksel yoğunluğu, damar ağı komşulukları ve damar ağı yapısı özellikleri kullanıldı. Elde edilen beyin dokusu ve beyin damarı görüntüleri dice katsayısı yöntemi ile elle bölütlenmiş görüntülerle karşılaştırıldı. İçerisinde ortalama 100 adet imge bulunduran 45 veri seti üzerinde yapılan değerlenme sonucunda beyin dokusu için %90.11 dice katsayı ve beyin damarları için %93.33 dice katsayısı elde edildi.
Özet (Çeviri)
In this study, two stages were used for brain vessel segmentation from magnetic resonance images. Initially, brain tissue was separated from structures such as skull, eyes and nose. In order to efficient results, a method that fully automatically analyses the images inherently was used instead of a basic reference image called blind image analysis. Accordingly, the values of the filters utilized on magnetic resonance angiograms in the time-of-flight format were selected in a fully automatic mode, independent of the user. As a second step, brain vessel images were segmented over the segmented brain tissue. During this procedure, voxel density, vascular network neighbourhoods, and vascular network structure characteristics were evaluated. The obtained brain tissue and brain vessel images were compared with the manually segmented images using the dice coefficient method. As a result of the evaluation made on 45 data sets by finding an average of 100 frames in it, a 90.11% and 93.33% dice coefficient was obtained respectively for the brain tissue and brain vessels.
Benzer Tezler
- A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy
Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli
ÖMER FARUK GÜRCAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Contractility analysis of left ventricular myocardium using phase contrast magnetic resonance images
Sol karıncık kas hareketlerinin faz kontrast manyetik rezonans görüntüleriyle analizi
ÖZLEM ÖZMEN OKUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Tıbbi BiyolojiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENGİZHAN ÖZTÜRK
- Konjenital akciğer lezyonları: Fetal manyetik rezonans görüntüleme, prenatal ultrasonografi ve postnatal düşük doz bilgisayarlı tomografi anjiografi kullanılarak yapılan hacim ölçümüne dayalı lezyon tipinin öngörülmesi
Congenital lung lesions: Predictability of lesion type base= on volume analysis using fetal MRI, prenatal sonography and postnatal low=dose thoracic CT angiography
FİLİZ ELBÜKEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
Radyoloji ve Nükleer TıpGazi ÜniversitesiRadyodiagnostik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZNUR BOYUNAĞA
- Konjenital kalp anomalilerinden ASD (Atrial septal defect) ve VSD (Ventriküler septal defect) bulunan pediatrik vakaların bilgisayarlı tomografi verileri kullanılarak üç boyutlu anatomik modellenmesi ve cerrahi yaklaşımların belirlenmesi
Three dimensional anatomical modeling of pediatric cases with congenital HEART anomalies with asd (atrial septal defect) and vsd (ventricular septal defect) using computed tomography data and determination of surgical approaches
ÖMER GÖÇ
Doktora
Türkçe
2022
BiyomühendislikHarran ÜniversitesiPerfüzyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SALİH AYDIN
DOÇ. DR. İSMAİL DEMİRCİOĞLU
- Supraaortik damar darlıklarında kontrastlı boyun mra çıkarma görüntüleri, koronal ve aksiyel mıp rekonstrüksiyon görüntülerinin konvansiyonel anjiografi ile karşılaştırılması
Diagnosis of supra-aortic artery stenosis: comparison of magnetic resonance angiography imaging methods with conventional digital subtraction angiography
HALE AYDIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2003
Radyoloji ve Nükleer TıpBaşkent ÜniversitesiRadyodiagnostik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MUHTEŞEM AĞILDERE