A mathematical analysis of cerebral emboli detection:Wavelets and convolutional neural networks
Cerebral emboli tespitinin matematiksel analizi: Dalgaciklar ve evrisimli sinir agları
- Tez No: 850994
- Danışmanlar: PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Dalgacık dönüşümü (WT), farklı işaret ve görüntü işleme uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak işaret ve görüntü analizinin tüm ölçeklerinde hem zaman hem de frekans çözünürlüğü sağlayamadığı için kullanımı sınırlıdır. Literatürde temel WT yönelik ayrık dalgacık dönüşümü (DWT), sürekli dalgacık dönüşümü (CWT), dalgacık paket dönüşümü (WPT), karmaşık ayrık dalgacık dönüşümü (CWT) gibi farklı iyileştirmeler sunulmuştur. Makine öğrenimi tarafında, farklı WT biçimlerinin bazı paralel algoritmaları vardır. Çoğunlukla görüntü işleme uygulamalarında kullanılan derin evrişimli sinir ağları (CNN), küçük veri kümeleri ile sunulduğunda verinin dağılımının anlaşılmasında bazı zorluklara yol açmaktadır. Bu tezde, WT farklı biçimleri ve küçük veri kümeleri için daha iyi çalışan ve CNN ile benzer yapıya sahip olan, dalgacık saçılma dönüşümü (WST) adı verilen çeviriyle değişmez bir dönüşüm üzerine tartışmalar sunulmaktadır. Şah damarı stenozu olan hastalardan toplanan Doppler işaretleri ve Doppler işaret görüntülerinden oluşan bir veri seti göz önüne alındığında, bu tez, serebral emboli tespiti ve Doppler işaretlerinin sınıflandırılması için WST kullanımını sunmaktadır. Doku analizine dayalı görüntü anlayışı ile CNN arasındaki yakın ilişkiye dayanarak, emboli tespiti ve Doppler işaret sınıflandırması için doku analizi üzerine bir çalışma da sunulmaktadır. Ayrıca entropi ve farklı entropi ölçüm değişkenleri üzerine tartışmalar sunulmaktadır. Ayrıca bu tezde Doppler işaret analizi için entropi ölçümlerinin kullanımı sunulmaktadır.
Özet (Çeviri)
Wavelet transform (WT) is being used widely in different signal and image processing applications. However, its usage is limited by the fact that it cannot provide both time and frequency resolution at all the scales of signal and image analysis. Different improvements to the basic WT have been presented in the literature such as discrete wavelet transform (DWT), continuous wavelet transform (CWT), wavelet packet transform (WPT), complex discrete wavelet transform (CWT). On the machine learning (ML) side, different forms of WT have some parallel algorithms. Deep convolutional neural networks (CNN) that have been used mostly for image processing applications lead to some difficulties in understanding the distribution of data when presented with small datasets. In this thesis, discussion on different forms of WT and a translation invariant transform called wavelet scattering transform (WST) that works better for small datasets and has similar structure with CNN are presented. Given dataset of Doppler signals collected from middle cerebral arteries of patients with carotid stenosis and their corresponding Doppler signal images, this thesis presents use of WST for cerebral emboli detection and classification of Doppler signals. Based on the close relationship between texture analysis based image understanding and CNN, a work on texture analysis for emboli detection and Doppler signal classification is also presented. In addition, discussion on entropy and different entropy measurement variants are presented. Also, the use of entropy measures for Doppler signal analysis is presented in this thesis.
Benzer Tezler
- Modeling of two-phase blood flow and fluid-structure interactions in cerebral aneurysms
Serebral anevrizmalarda iki-fazlı kan akışının ve bunun damar duvarları ile etkileşimlerinin modellenmesi
HAMED PAHLAVANI
Doktora
İngilizce
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLYAS BEDİİ ÖZDEMİR
- Rupture status investigation of patient specific cerebral aneurysms by analysing hemodynamic factors using computational fluid dynamics
Hesaplamalı akışkanlar dinamiği kullanarak hemodinamik faktörlerin analizi ile hastaya özgü beyin anevrizmalarının yırtılma durumu incelemesi
GÜLBAHAR MERVE NARİNSES
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR ÇELEBİ
- Korteks davranışının vuru üreten hücre modeli ile incelenmesi
Analysis of cortex behavior by a spiking neuron model
YUSUF KUYUMCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
- Three layer mathematical modelling of an elastic artery without and with aneurysm to predict the behavior
Bir beyin damarının 3 tabaklı matematiksel modellemesi ve normal ve anevrizma oluşmuş gerilme çözümlemesi
HOSSEIN JODATI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
BiyomühendislikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ZÜLFÜ AŞIK
PROF. DR. SERDAR GEYİK
- Antenatal fetüs verilerinin örüntü tanıma yöntemleriyle tanımlanması
Intelligent data analysis of antenatal fetal data by using pattern recognition methods
NİLGÜN GÜLER
Doktora
Türkçe
2002
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHİR ŞİŞMAN