Bilgisayarlı görü teknikleri ile karotid arter ve stenozlarının tespiti ve ölçülmesi
Detection and measurement of carotid artery and stenosis with computer vision techniques
- Tez No: 959993
- Danışmanlar: DOÇ. DR. METE YAĞANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Karotis Arter tespiti, Darlık tespiti, Darlık ölçümü, Ultrasonografi (US), görüntü işleme, Görüntü segmentasyonu, Carotid Artery detection, Stenosis detection, Stenosis measurement, Ultrasonography (US), image processing, Image segmentation
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Atatürk Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Serebreovasküler hastalıklar gelişmiş ülkelerde en sık 3. ölüm sebebidir. Karotis arter (şah damarı) olarak bilinen ve beynin büyük bölümünü besleyen damarın tıkanması ve daralması serebrevasküler hastalıkların en sık rastlanan sebebidir. Karotis arter ve darlıklarının bilgisayar görü teknikleri ile tespit edilmesi ve ölçülmesi, hastalıkların teşhis ve tedavisinde büyük önem arz etmektedir. Tezde radyoloji uzmanlarına erken tanı ve teşhis konusunda yardımcı olabilecek yöntemin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bulgular: Karotis arter ve darlıklarının tespit ve ölçümleri için gerekli olan ultrason görüntüleri, tez kapsamında toplanmıştır. 120 hastadan toplanan 3401 ultrason görüntüsü, iki radyoloji uzmanı tarafından değerlendirilip sınıflandırılmış ve etiketlenerek veri seti oluşturulmuştur. Yöntem: Tez kapsamında karotis arter ve darlıklarının tespit edilmesi ve ölçülmesi için bilgisayar görü tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem karotis arter segmentasyonu ve darlıkların ölçülmesi olmak üzere 2 aşamadan oluşmaktadır. Segmentasyon işlemi için derin öğrenme tabanlı U-net mimarisi kullanılmıştır. Darlıkların ölçülmesi için ise Gauss tabanlı adaptif eşikleme yöntemi kullanılmıştır. Sonuç: Çalışmamızda önerilen yöntem ile karotis arter ve darlıklarının tespitinde %98 oranında doğruluk sağlamıştır. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin, Karotis arter ve darlıklarının tespit ve ölçülmesinde etkili olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Purpose: Cerebrovascular diseases are the 3rd most common cause of death in developed countries. The most common cause of cerebrovascular diseases is the blockage and narrowing of the carotid artery (carotid artery), which feeds a large part of the brain. Detection and measurement of carotid arteries and stenoses using computer vision techniques is of great importance in the diagnosis and treatment of diseases. The aim of the thesis is to develop a method that can assist radiologists in early diagnosis and prognosis. Findings: Ultrasound images required for detection and measurement of carotid arteries and stenoses were collected within the scope of the thesis. 3401 ultrasound images collected from 120 patients were evaluated, classified and labeled by two radiologists to create a data set. Method: A computer vision-based method was proposed for detection and measurement of carotid arteries and stenoses within the scope of the thesis. The proposed method consists of 2 stages: carotid artery segmentation and measurement of stenoses. Deep learning-based U-net architecture was used for segmentation. Gaussian-based adaptive thresholding method was used for measurement of stenoses. Results: In our study, the proposed method provided 98% accuracy in the detection of carotid arteries and stenoses. The results obtained showed that the proposed method was effective in the detection and measurement of carotid arteries and stenoses.
Benzer Tezler
- Bilgisayarlı görü ile derin öğrenme teknikleri kullanılarak spor antremanlarının doğruluğunun tespiti
Determining the accuracy of sports training using computer vision and deep learning techniques
NURETTİN ACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiBitlis Eren ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH KULUÖZTÜRK
- Radar verilerinin yapay zeka destekli bilgisayarlı görü teknikleri ile uçakların tespit edilmesi
Detection of airplane from radar data using ai-enhanced computer vision methods
HİLAL ÖZTEMEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriÜsküdar ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURİ BİNGÖL
- Detection of tilted electricity poles using image processing and computer vision techniques
Riskli eğilmiş elektrik direklerinin görüntü işleme ve bilgisayarlı görü teknikleri ile tespiti
EDİZ KARAALİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR PEKCAN
- Bilgisayarlı görü teknikleri kullanılarak yapay zekâ temelli limon ağacı rekolte tahmini
Artificial intelligence based prediction of lemon tree yield using computer vision techniques
MÜCAHİT ÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaramanoğlu Mehmetbey ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET KAYABAŞI
- Bilgisayarlı görü ve ses algılama tekniği ile hareketli nesne takibi
Moving subject pursuit by dint of computer controlled flying camera
SERKAN ÖNCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Mekatronik MühendisliğiBozok ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ORHAN ER