Geri Dön

Segmentation and detection of spinal anomaly in MRIs

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 798431
  2. Yazar: ALI BASIM BAQER OBAIDA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
  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: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Tıbbi görüntülemenin çok yeni ve hızla büyüyen bir alan olmasına rağmen, çok çeşitli diğer alanlarla önemli bağları vardır. Bu sektördeki ilerleme, ilk olarak, mühendislerin katkılarını artıran ve tıbbi teknolojinin gelişimini hızlandıran önemli fizik keşifleriyle sağlandı. Bulgularımıza göre, MRI görüntü işleme için geliştirilmiş mevcut bir CNN'de denetimli öğrenme görevine liderlik etmek için bir CNN'de kendi kendini denetlemenin kullanılması, hata oranlarını azaltmaya ve mevcut CNN'deki denetimli öğrenme işinin kalitesini artırmaya yardımcı olabilir. Bir bütünün bileşenlerine ayrıştırılması Tıbbi görüntülemede kendi kendini denetleme kritik öneme sahiptir çünkü alan hızla artmaktadır ve yalnızca birkaç tipik örneğe erişilebilmesiyle zaten çok büyük olan veri setlerinin katlanarak büyümesiyle sonuçlanmaktadır. Bu tezde, multipl skleroz için çeşitli MRG sekanslarını incelemek üzere önümüzdeki yıllarda az sayıda hasta ile başlamayı planlıyoruz. Sonuç olarak, bu ortamda veri iyileştirme ve gelişmiş model geliştirme için yeni teknikler gerekli olacaktır.

Özet (Çeviri)

Despite the fact that medical imaging is a very new and rapidly growing area, it has significant ties to a broad variety of other fields. Progress in this sector was first enabled by key physics discoveries, which augmented engineers' contributions and hastened the development of medical technology. According to our findings, using self-supervision on a CNN to lead the supervised learning task inside an existing CNN developed for MRI image processing may help to reduce error rates and improve the quality of the supervised learning job within the current CNN. dissection of a whole into constituents' Self-supervision is critical in medical imaging since the area is rapidly increasing, resulting in an exponential growth of already huge data sets with just a few typical samples accessible. in this thesis, we intend to begin with a small number of patients in the coming years to examine various MRI sequences for multiple sclerosis. As a consequence, fresh techniques to data improvement and advanced model development will be required in this setting.

Benzer Tezler

  1. Computer aided detection of spina bifida using features derived from curvature scale space and Zernike moments

    Eğrilik ölçek uzayından ve Zernike momentlerinden türetilen özniteliklerle spina bifidanın bilgisayar destekli tanısı

    UMUT KONUR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN

  2. Derin öğrenme mimarileri ile MR taramalarından omuriliğin otomatik bölütlenmesi ve MS lezyonlarının ayırıcı tanısı

    Automatic segmentation of the spinal cord from MR scans and differential diagnosis of MS lesions with deep learning architectures

    RUKİYE POLATTİMUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE DANDIL

  3. Röntgen görüntülerinden derin öğrenme ile omurga deformitesinin tespiti

    Detection of spine deformity deep from X-ray images with deep learning

    TUĞBA ÖZMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN ESKİ

  4. Derin öğrenme ile 11 – 13 + 6 hafta gebelikte açık spina bifida belirteçlerinin otomatik tespiti ve ölçümü

    Automatic detection and measurement of open spina bifida markers at 11 – 13 + 6 weeks of gestation via deep learning

    DENİZ ATAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YONCA BAYRAKDAR YILMAZ

  5. B12 vitamin değeri düşük ve normal olan kişilerin, korpus kallosum'unun, difüzyon tensör sekansı ile segmental olarak değerlendirilmesi ve volumetrik analiz yöntemi ile incelenmesi

    Segmental evaluation of the corpus callosum of people with low and normal B12 value by diffusion tensor sequence and examination by volumetric analysis method

    HASAN SOYSALDI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Radyoloji ve Nükleer TıpAdıyaman Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HACİ TANER BULUT