Anjiyogram görüntülerinde damar kenarlarının parametrik yüzey modeli ile kestirilmesi
Estimation of arterial edges in angiogram images based on parametric surface model
- Tez No: 78154
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Koroner Damar, Kenar Bulma, Yüzey Modelleme, Kestirim, Elipsoid, Coroner Arterial, Edge Detection, Surface Modelling, Estimation, Ellipsoid
- Yıl: 1998
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
ÖZET Bu tezde, anjiyogram görüntülerinin kantitatif değerlendirilmesinde önemli rol oynayan koroner damar kenarlarını kestirmek için yüzey modeline dayalı bir yöntem izah edilmektedir. Bu yöntem parametrik olup, koroner damarın küçük bir parçasının elipsoidle modellenmesine dayanır. İlgili bölgedeki elipsoidin izdüşümü, yüzey denklemi olarak kullanılmaktadır. Geliştirilen yöntem, kemik ve dokuların oluşturduğu arkaplanı ve gürültüyü içermektedir. Kenar ile ilgili olan parametrelerin kestirilmesi için yüzey modeline, Marquardt-Levenberg doğrusal olmayan kestirim algoritması uygulanmıştır. Yöntemin performansı, çeşitli arkaplan yapılan, farklı damar boyutları ve gürültü seviyeleri için bilgisayarla oluşturulmuş görüntülerde ve gerçel görüntülerde incelenmiştir. Sonuçlar, son yıllarda litaratürde var olan diğer bir yöntemin sonuçlan ile karşılaştırılmış ve önerilen yöntemin üstünlükleri gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
SUMMARY This thesis describes a surface based method for estimating coronary arterial edges, which play an important role in the quantitative analysis of angiogram images. This method is parametric and is based on modelling small part of coronary artery with ellipsoid. The projection of the ellipsoid in the region of interest is used as surface equation. The method takes into account the background formed by bones and tissues, and the noise. For the estimation of the parameters associated with the edge, the Marquardt- Levenberg nonlinear estimation algorithm is applied to the surface model. The performance of the proposed method was examined on not only computer- generated but also real images for various background structures, different arterial dimensions and noise levels. The results are compared with those of other method existing in recent literature and indicate superiority of the proposed method.
Benzer Tezler
- Parametrik model kullanarak tıbbi görüntülerde kenar belirleme
Edge detection using parametric model in medical images
HAYATİ TÜRE
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- Anjiyografi görüntülerinde damar daralmalarının evrişimsel sinir ağı yöntemi kullanılarak belirlenmesi
Determination of vascular stenosis on angiography images using convolutional neural network method
AHMET GÖKHAN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriBaşkent ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FEYZİ AKŞAHİN
- 3D vessel segmentatıon and analysis ın coronary CT angiography images
Koroner BT anjiyografi görüntülerinde damar bülütlemesi ve görüntü analizi
İLKAY ÖKSÜZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
BiyomühendislikBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DEVRİM ÜNAY
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞURHAN KUTBAY
- 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
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. GÖZDE ÜNAL