Geri Dön

Vessel tractography using an intensity based tensor model

İmge yeğinliğine dayalı tensör model kullanan damar traktografi yöntemi

PDF İndir

  1. Tez No: 309333
  2. Yazar: SÜHEYLA ÇETİN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. GÖZDE ÜNAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son on yılda, KAH (Koroner Arter Hastalığı) dünya çapında önde gelen ölüm nedenlerinden biri olmuştur. Patolojilerin doğru görselleştirilmesi, ölçme ve izleme içinarterlerin çıkarımı çok önemli bir adımdır. Ancak, arterler karmaşık dallı borumsu yapıyasahip olduklarından ve olası patolojiler taşıyabileceklerinden koroner arter bölütlemesitıbbi görüntü analizinde en zorlu sorunlardan biridir. Bunun yanında, stentler, kalsifikasyonlar ve stenoz gibi patolojiler kan damarlarının görünümünü ve geometrisini bozabilirler.Ayrıca, gürültü, kontrast ve çözünürlük yapay olguları sorunu daha zorlu yapabilirler.Bu tezde, Difüzyon Tensör Görüntüleme (DTG) modellerinden ilham alan, damarauygun, imge yeğinliğine dayanan yeni bir borumsu yapı bölütleme yöntemi sunulmaktadır. Damar içerisindeki yönbağımlı tensör, bölütlemeyi, DTG içerisindeki bir traktografi yaklaşımına benzer kılmaktadır. Modelimiz tek bir tohum noktasıyla başlatılır, ve otomatik dallanma algılama algoritmasıyla tüm damar ağacını yakalama yeteğine sahiptir.Damarın merkez çizgisinin yanısıra kalınlığı da bulunur. Niceliksel sağlama için algoritmamızın performansını 3 karmaşık borumsu yapıdaki sentetik datada, ve 8 BTA (Bilgisayarlı Tomografi Anjiyografi) datasetinde gösterdik. Bunun yanısıra, 10 BTA hacminden çıkarılan arterler kardioloji uzmanı tarafından niteliksel olarak verilen görsel skorlarla değerlendirildi.

Özet (Çeviri)

In the last decade, CAD (Coronary Artery Disease) has been the leading cause of death worldwide. Extraction of arteries is a crucial step for accurate visualization, quantification, and tracking of pathologies. However, coronary artery segmentation is one of the most challenging problems in medical image analysis, since arteries are complex tubular structures with bifurcations, and have possible pathologies. Moreover, appearance of blood vessels and their geometry can be perturbed by stents, calcifications and pathologies such as stenosis. Besides, noise, contrast and resolution artifacts can make the problem more challenging. In this thesis, we present a novel tubular structure segmentation method based on an intensity-based tensor that fits to a vessel, which is inspired from diffusion tensor image (DTI) modeling. The anisotropic tensor inside the vessel drives the segmentation analogously to a tractography approach in DTI. Our model is initialized with a single seed point and it is capable of capturing whole vessel tree by an automatic branch detection algorithm. The centerline of the vessel as well as its thickness is extracted. We demonstrate the performance of our algorithm on 3 complex tubular structured synthetic datasets, and on 8 CTA (Computed Tomography Angiography) datasets (from Rotterdam Coronary Artery Algorithm Evaluation Framework) for quantitative validation. Additionally, extracted arteries from 10 CTA volumes are qualitatively evaluated by a cardiologist expert's visual scores.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    276626

    Vessel segmentation using shallow water equations

    Sığ su denklemleri kullanarak damar bölütlemesi

    FATİH NAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. DİDEM GÖKÇAY

  2. Tez No

    299115

    A study on liver vessel segmentation

    Karaciğer damar bölütleme üzerine bir çalışma

    ERDEM FİKİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  3. Tez No

    365671

    3D vessel segmentatıon and analysis ın coronary CT angiography images

    Koroner BT anjiyografi görüntülerinde damar bülütlemesi ve görüntü analizi

    İLKAY ÖKSÜZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DEVRİM ÜNAY

  4. Tez No

    371575

    Vessel segmentation and surface reconstruction from MRA images

    MRA görüntülerinden damar ayrıştırılması ve damar yüzeyinin oluşturulması

    DEVRAN UĞURLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. SERDAR ÇELEBİ

  5. Tez No

    737828

    Vessel detection from very high-resolution satellite images with deep learning methods

    Derin öğrenme metotları kullanılarak çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden gemi tespiti

    FURKAN BÜYÜKKANBER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA YANALAK

Geri Dön