Düzenlileştirme yöntemlerinin bilgisayarlı tomografi görüntülerine uygulanması
Application of regularization methods to computed tomography images
- Tez No: 865669
- Danışmanlar: PROF. DR. BEKİR DİZDAROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Tıbbi görüntülemede, bilgisayarlı tomografi görüntülerinin (BT) bulanıklığını gidermek oldukça önemlidir. BT görüntüleri bulanık olduğunda, önemli ayrıntılar gizlenebilir ve doğru teşhis engellenebilir. X-ışınları kullanılarak elde edilen BT görüntüleri kesit dilimleri halinde yeniden yapılandırılırken, hareket artefaktları, donanım ve yazılım sorunları nedeniyle bulanıklaşabilir. Oluşan bu bulanıklık nedeniyle radyologların görüntüyü yorumlaması zorlaşır. Yapılan bu çalışmada bu görüntülerin bulanıklığını gidermek için, Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) ile BT görüntüler frekans bölgesine geçirilmiştir. Bu işlemle, görüntü zaman bölgesinden frekans bölgesini aktarılmıştır. Bu sayede görüntünün frekans bileşenleri elde edilmiştir. Genel Tikhonov yöntemi ise gürültülü veya eksik verilere sahip BT görüntülerinin iyileştirilmesini sağlamıştır. Bu sayede görüntü hakkındaki ön bilgiler (örneğin, pürüzsüzlük gibi) dahil edilerek, geri yüklenen görüntünün kalitesi artırılmıştır. Görüntüye, Laplace süzgeci uygulandığında, görüntüdeki kenarlar ve keskin geçişler vurgulanmıştır. Bu çalışmada Hızlı Fourier dönüşümüne dayalı Genel Tikhonov yönteminde daha büyük boyutlu Laplace süzgeci kullanan bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem literatürdeki benzer yöntemlerle karşılaştırılmış ve yöntemin etkili sonuçlar ürettiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In medical imaging, deblurring computed tomography (CT) images is very important. When CT images are blurred, important details can be obscured, and accurate diagnosis can be hindered. As CT images obtained using X-rays are reconstructed into slices, they can become blurred due to motion artifacts, hardware, and software problems. This blurring makes it difficult for radiologists to interpret the image. In this study, to remove the blurring of these images, the Fast Fourier Transform (FFT) was used to transform the CT images into the frequency domain. With this process, the image is transferred from the time domain to the frequency domain. In this way, the frequency components of the image were obtained. The General Tikhonov method is used to enhance CT images with noisy or missing data. This improves the quality of the restored image by incorporating prior information about the image (e.g., smoothness). When Laplace filtering was applied to the image, edges and sharp transitions in the image were emphasized. In this study, we propose a method that utilizes a larger size Laplace filter in the General Tikhonov method based on the Fast Fourier transform. The proposed method is compared with similar methods in the literature, and it is shown that the method produces effective results.
Benzer Tezler
- Development and validation of methods for the diagnosis of lung cancer via serological biomarkers
Akciğer kanserinin serolojik biyobelirteçler ile teşhisine yönelik yöntem geliştirilmesi ve doğrulanması
ABBAS GÜVEN AKÇAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ OSMAY GÜRE
- Fizyolojik süreçlerde model tabanlı yeni öğrenme yaklaşımları
Model based learning algorithms based on physiological processes
UĞUR AYAN
Doktora
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Quadcopter trajectory tracking control using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile quadcopter yörünge takibi kontrolü
MUSTAFA ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Motion based video object tracking with sparse regularization by particle filtering
Seyrek düzenlileştirme ve parçacık süzgeçleme ile}{videoda hareket tabanlı nesne takibi
BARIŞ AKOK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR