Quality enhancement of computed tomography images of porous media using convolutional neural networks
Evrişimli sinir ağları kullanarak gözenekli ortamın bilgisayarlı tomografi görüntülerinin kalitesinin iyileştirilmesi
- Tez No: 722238
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMÜR UĞUR, DR. ÖĞR. ÜYESİ GUENTHER GLATZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği, Mathematics, Petroleum and Natural Gas Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayarlı tomografi, Evrişimli sinir ağları, Gürültü azaltma, Computed tomography, Convolutional neural networks, Noise reduction
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgisayarlı tomografi, tahribatsız bir görselleştirme teknolojisi olarak klinik ve endüstriyel uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bilgisayarlı tomografi taramalarının kalitesi, incelenen örneğin tahmini fiziksel özelliklerinin doğruluğu üzerinde güçlü bir etkiye sahiptir. X-ışınına maruz kalma süresi, tarama kalitesi için çok önemli bir faktördür. İdeal olarak, fiziksel özellikler tanımlanacaksa, büyük sinyal-gürültü oranları sağlayan uzun maruz kalma süresi taramaları kullanışlıdır. Ancak özellikle mikro bilgisayarlı tomografi uygulamalarında uzun pozlama süreleri hızlı gerçekleşen bazı fiziksel süreçlerin izlenmesinde sorun teşkil etmektedir. Bu sorunu hafifletmek için, bu tez, taranan görüntünün sinyal-gürültü oranını aynı anda iyileştirirken, X-ışını maruz kalma süresinde bir azalmaya izin veren tarama kalitesi geliştirmesi için evrişimli bir sinir ağı yaklaşımı önermektedir. Ayrıca, ortalama karesel hata ve yapısal benzerlik indeksi ölçüsü gibi farklı kayıp fonksiyonlarının kullanılmasının ağın performansı üzerindeki etkisi analiz edilmiştir. Hem görsel hem de nicel değerlendirmeler, eğitimli ağın düşük dozlu taramaların kalitesini büyük ölçüde iyileştirdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Computed tomography has been widely used in clinical and industrial applications as a non-destructive visualization technology. The quality of computed tomography scans has a strong effect on the accuracy of the estimated physical properties of the investigated sample. X-ray exposure time is a crucial factor for scan quality. Ideally, long exposure time scans, yielding large signal-to-noise ratios, are available if physical properties are to be delineated. However, especially in micro-computed tomography applications, long exposure times constitute a problem for monitoring some physical processes that are happening quickly. To alleviate this problem, this thesis proposes a convolutional neural network approach for scan quality enhancement allowing for a reduction in X-ray exposure time while improving signal-to-noise ratio of the scanned image simultaneously. Moreover, the impact of using different loss functions, namely the mean squared error and the structural similarity index measure, on the performance of the network is analyzed. Both the visual and quantitative assessments show that the trained network greatly improves the quality of low-dose scans.
Benzer Tezler
- Hepatik arter embolizasyonları sırasında C kollu bilgisayarlı tomografi yöntemi ile elde edilen kontrastlı dual faz görüntülerin, tümör saptanabilirliği ve tedavi cevabı öngörülebilirliği açısından embolizasyon öncesi ve sonrasında rutin yapılan kesitsel görüntülemeler ile karşılaştırılması
Comparison of contrast enhanced dual phase images acquired with C arm computed tomography during hepatic arterial embolizations with routinely performed cross-sectional imaging techniques before and after embolization in terms of tumor detectability and treatment response prediction
AYŞEGÜL GÖRMEZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
Radyoloji ve Nükleer TıpHacettepe ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BORA PEYNİRCİOĞLU
- 128 kesitli bilgisayarlı tomografi ile yapılan koroner BT anjiyografide tarama öncesi verilen sublingual nitratın koroner arterlerigörüntülemeye katkısının araştırılması
Investigation of the contribution of sublingual nitrate administered before scanning to coronary artery imaging in coronary CT angiography performed with 128-slice computed tomography
İSMAİL BALABAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Radyoloji ve Nükleer TıpZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU ALICIOĞLU
- Pulmoner tromboemboli tanısında 128 kesit BT anjiyografi ve teknik optimizasyonu
Diagnostic value of MSCT (128) angiography for determining pulmonary thromboembolism and technical optimization
ESMA DİLEK ÜSTÜN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
Radyoloji ve Nükleer TıpSüleyman Demirel ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖMER YILMAZ
- Meme kanseri tespiti için sentetik mikrodalga görüntülerinin derin öğrenme odaklı segmentasyonu
Driven segmentation of synthetic microwave images for breast cancer detection
ÖZLEM BAHAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇAYÖREN
- Sayısallaştırılmış bilgisayarlı tomografi ve manyetik rezonans tomogramları üzerinde görüntü işleme tekniği uygulamaları
Image processing applications on digitized computed tomography and magnetic resonans tomograms
SUZAN ÇULHA