Segmentation, registration and visualisation of medical images for treatment planning
Tedavi planlaması amacıyla tıbbi görüntülerin bölütlenmesi, çakıştırılması ve görselleştirilmesi
- Tez No: 143185
- Danışmanlar: PROF.DR. METE SEVERCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Tıbbi görüntüleme, bilgisayarlı tomografi, bölütleme, çakıştırma, görselleştirme, bölge büyütme, yinelemeli yakın noktalar, Medical Imaging, Segmentation, Registration, Visualization, Region Growing, Iterative Closest Point
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tıbbı görüntüleme, tanı ve tedavi planlaması amacıyla insan vücudunun içine erişebilmenin anahtarı olmuştur. Tanı sonrası uygulanacak tedavi planlamasının etkisinin anlaşılması için, tedavi altındaki vücut bölgesinin belirli bir sure içerisinde defalarca görüntülenmesi gerekebilir. Vücudun belirli bölgesinden sıralı elde edilen görüntülerin birbirleriyle karşılaştırmasıyla kazanılan bilgi, tedavinin bir sonraki aşaması için yol gösterici olmaktadır. Sıralı çekimler sırasında aynı koşullar yaratılamayabileceğinden, farklı zamanlarda elde edilen görüntülerin veya veri kümelerinin karşılaştırılabilmesi, görüntülerin veya veri kümelerinin çakıştırılmasına bağlıdır. Niteliksel ve niceliksel ölçümlerin elde edilebilmesi için tıbbi görüntülerin karşılaştın İması sırasında vücudun tedavi altındaki bölgesinin doğru bölütlenmesi gerekir. Bu bölütleme, planlama stratejisine yön vermeye yardım eder ve ilgili bölgenin iki boyutlu ve üç boyutlu görüntülerinin oluşturulmasını sağlar. Bu tezde, farklı bölütleme algoritmaları araştırılmış ve kafa bilgisayarlı tomografi görüntülerinden kemik dokuyu bölütleme için hibrid bölütleme algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen bölütleme algoritması kullanılarak kemik dokusu bölütlenmiş kafa tomografi görüntülerinin farklı hastalara ait üç boyutlu modelleri görselleştirilmiştir. Tez sırasında verileri görselleştirmek için MATLAB bilgisayar programının görselleştirme kütüphanesinden faydalanılmıştır. Bunlara ek olarak farklı zamanlarda alman iki boyutlu ve üç boyutlu bilgisayarlı tomografi görüntülerinin otomatik olarak çakıştınlabilmesi için yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemler sentetik ve gerçek veriler üzerinde uygulanmıştır. Bölütleme ve çakıştırma algoritmaları ve yöntemleri de MATLAB bilgisayar programı içinde gerçeklenmiştir.
Özet (Çeviri)
Medical imaging has become the key to access inside human body for the purpose of diagnosis and treatment planning. In order to understand the effectiveness of planned treatment following the diagnosis, treated body part may have to be monitored several times during a period of time. Information gained from successive imaging of body part provides guidance to next step of treatment. Comparison of images or datasets taken at different times requires registration of these images or datasets since the same conditions may not be provided at all times. Accurate segmentation of the body part under treatment is needed while comparing medical images to achieve quantitative and qualitative measurements. This segmentation task enables two dimensional and three dimensional visualizations of the region which also aid in directing the planning strategy. In this thesis, several segmentation algorithms are investigated and a hybrid segmentation algorithm is developed in order to segment bone tissue out of head CT slices for orthodontic treatment planning. Using the developed segmentation algorithm, three dimensional visualizations of segmented bone tissue out of head CT slices of two patients are obtained. Visualizations are obtained using the MATLAB Computer software's visualization library. Besides these, methods are developed for automatic registration of two- dimensional and three-dimensional CT images taken at different time periods. These methods are applied to real and synthetic data. Algorithms and methods used in this thesis are also implemented in MATLAB computer program.
Benzer Tezler
- Moving object detection in 2D and 3D scenes
2 boyutlu ve 3 boyutlu sahnelerde hareketli nesne tespiti
SALİM SIRTKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN ALATAN
- Video için nesne bölütlemesi
Object segmentation for video
OĞUZHAN URHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SARP ERTÜRK
- Registering range images and segmenting 3d object models
Derinlik imgelerinin eşleştirilmesi ve üç boyutlu modellerin bölütlenmesi
OLCAY SERTEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. CEM ÜNSALAN
- Araç plakası algılama ve tanıma
Car number plate recognition
EMRE ÇAMAŞIRCIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ZİYA TELATAR
- A fiducial-based automatic registration method for X-ray imaging fused with MRI
Otomatik yöntemle güvenilir işaretleyiciye dayalı X-ışını ve MR görüntülerinin kaynaştırılması
MERDİM SÖNMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
BiyomühendislikBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENGİZHAN ÖZTÜRK