Geri Dön

Manyetik rezonans anjiyografi görüntülerinden beyin damarlarının bölütlemesi

Segmentation of brain vessels from magnetic resonance angiography images

  1. Tez No: 639521
  2. Yazar: ŞİNASİ KUTAY ÖZEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FEYZİ AKŞAHİN
  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: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. 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

    İngilizce

    2004

    Tıbbi BiyolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENGİZHAN ÖZTÜRK

  3. 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

    Türkçe

    2010

    Radyoloji ve Nükleer TıpGazi Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZNUR BOYUNAĞA

  4. 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

    Türkçe

    2022

    BiyomühendislikHarran Üniversitesi

    Perfüzyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SALİH AYDIN

    DOÇ. DR. İSMAİL DEMİRCİOĞLU

  5. 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

    Türkçe

    2003

    Radyoloji ve Nükleer TıpBaşkent Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET MUHTEŞEM AĞILDERE