Shape and geometry preserving loss functions for computed tomography image segmentation
Bilgisayarlı tomografi görüntü segmentasyonu için şekil ve geometri koruyan kayıp fonksiyonları
- Tez No: 974566
- Danışmanlar: PROF. DR. ÇİĞDEM GÜNDÜZ DEMİR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayarlı tomografi, Görüntü bölütleme, Simplisel topoloji, Computed tomography, Image segmentation, Simplical topology
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Segmentasyon ağları, standart bir kayıp fonksiyonu ile eğitildiklerinde, bir nes- nenin şekli ve birden fazla nesne arasındaki geometri gibi bir görüntünün küresel değişmezlerini öğrenmek için açıkça dayatılmaz. Öte yandan, özellikle sınırlı mik- tarda eğitim verisi mevcut olduğunda, bu değişmezlerin ağ eğitimine dahil edilmesi, bu değişmezlerin segmente edilecek nesnelerin içsel özellikleri olması koşuluyla, eğitimin düzenlenmesine yardımcı olabilir. Bu tez, kalıcı homoloji yoluyla temel gerçek ve tahmin arasındaki şekil ve geometri farklılıklarını cezalandıran alternatif formülasyonlarla topolojiye duyarlı kayıp fonksiyonunu sunarak bu sorunu ele almaktadır. Topolojiye duyarlı kayıp fonksiyonunun alternatif formülasyonlarına yol açan üç farklı topolojik filtreleme fonksiyonu kullanıyoruz. Hem temel gerçek hem de tahmin haritalarının kalıcılık diyagramları bir topolojik filtreleme fonksiyonu ile elde edildikten sonra, topolojik farklılık, ilgili kalıcılık diyagramları arasındaki Wasserstein mesafesi kul- lanılarak hesaplanır. İki farklı BT görüntü veri seti üzerinde yaptığımız deneyler, ağın performansındaki artışın anlamlı olduğunu ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Segmentation networks are not explicitly imposed to learn global invariants of an image, such as the shape of an object and the geometry between multiple objects, when they are trained with a standard loss function. On the other hand, especially when there exists a limited amount of training data, incorporating such invariants into network training may help regularize the training, provided that these invariants are the intrinsic characteristics of the objects to be segmented. This thesis addresses this issue by introducing the topology-aware loss function, with alternative formulations, that penalizes shape and geometry dissimilarities between the ground truth and prediction through persistent homology. We use three different topological filtration functions, leading to alternative formulations of the topology-aware loss function. After obtaining the persistence diagrams of both the ground truth and prediction maps by a topological filtration function, the topological dissimilarity is calculated by the use of the Wasserstein distance between the corresponding persistence diagrams. Our experiments on two different datasets of CT images reveal that the increase in the network's performance is significant.
Benzer Tezler
- Tekil kazıklara alternatif olarak kullanılan çoklu kazık gruplarının zemin ve malzeme parametresine bağlı olarak seçimi ve maliyet analizi
Single piles and their multi-pile group alternatives selection based on soil and material parameters and cost analysis
MEHMET YUSUF ERBİŞİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT KARADOĞAN
- Homojen olmayan bir yüzey altında gömülü nesneler için evrişimsel sinir ağı tabanlı hedef tespiti
Convolutional neural network based target detection for objects buried under a non-homogeneous surface
ALİ BATUHAN BAĞCACIER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ YAPAR
- GENİŞ AÇILI HUZME TARAMASI YAPABİLEN TM21 KİPİNDE ÇALIŞAN MİKROŞERİT ANTEN TABANLI DOĞRUSAL DİZİ ANTEN TASARIMI VE DENEYSEL DOĞRULAMASI
A LINEAR ARRAY ANTENNA DESIGN WITH WIDE-ANGLE BEAM SCANNING CAPABILITY BASED ON A TM21 MODE MICROSTRIP ANTEN AND EXPERIMENTAL VALIDATION
BURAK ŞEVİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAMİL KARAÇUHA
DR. GALİP ORKUN ARICAN
- Gerçek zaman-imge işleme temelli kumaş kalite kontrol sistemi
Real time-image processing based fabric quality control system
MEHMET ERDOĞAN
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Geometrik yapıların oluşturulması sürecinde öğretim üyelerinin geribildirimlerinin geometrik çalışma uzayları bağlamında incelenmesi
An examination of feedback for preservice teachers during the construction of geometric structures using dynamic geometry software within the framework of geometric working spaces
MERVE DÜNDAR GORAL
Doktora
Türkçe
2026
MatematikTrabzon ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜVEN