Automatic segmentation of central sulcus on brain mr images
Beyin mr görüntüleri üzerinde otomatik central sulcus ayrıştırması
- Tez No: 365682
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DEVRİM ÜNAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Demans hastalıkları ile beyin arasındaki yapısal ilişkilerin araştırılması yeni sayılabilecek araştırma konularından birisidir. Bu çerçevede, beyin üzerindeki yapıların MR görüntüleri üzerinde tanımlanması, isimlendirilmesi ve ayrıştırılması ile ilgili çalışmalar literatürde bulunmaktadır. Ancak bu tür yapısal ilişkilerin beynin önemli sulkal yapılarından biri olan Central sulcus üzerinden tespit edilmeye çalışılması, literatürdeki çalışma sayısının azlığı göz önünde bulundurulduğunda yeni bir çalışma alanı olarak görülebilir. MR görüntüleri üzerinde; çeşitli ayrıştırma, karşılaştırma operasyonlarının kullanıcılar tarafından yapılabilmesini sağlayan araçlar ve yazılımlar bulunmaktadır ancak bu araç ya da yazılımlarda beynin özellikle ayrıştırılması istenen bölümlerini otomatik biçimde ayrıştırabilme yeteneği bulunmamaktadır. Bu alanların el ile ayrıştırılması ise hataya açık olması ve zaman tüketen işlemler olması nedeni ile tercih edilmemektedir. Bu çalışmanın amacı, kullanıcı etkileşimi olmadan, verilen beyin MR görüntüleri üzerinde Central Sulcus yapısının tespit edilmesi ve yeniden kullanılabilir veri olarak dışa aktarılabilmesinin sağlanmasıdır. Bu çalışma sırasında kullanılan test veri seti, farklı çözünürlükte ve keskinik değerlerine sahip verilerin yanında farklı demans derecelendirmelerine sahip hasta verileri içermektedir. Bu bağlamda geliştirlen yöntem, günlük klinik çalışmalar sonucu elde edilen MR görünütleri üzerinde; çözünürlük, demans temelli deformasyon ve imaj keskinliğinden bağımsız olarak çalışabilen bir çözüm olması anlamında önemlidir.
Özet (Çeviri)
Exploring structural relationship between dementia diseases and the brain itself and its structures is a new area of research. In literature; there are several studies which deal with defining, labeling and segmenting anatomical structures of the brain on MR images. However, when the number of the published paper is taken into consideration; it can be said that reviewing this relationship between dementia diseases and Central Sulcus, which is one of the most important sulcal structure in brain, is a new research area. It is also important to segment and retrieve volumetric information of central sulcus since it has been used to visually grade to dementia level. There are many software and tools that allow users to make segmentations and comparisons over MR images, but most of them are not capable of producing accurate segmentation of a specific region of the brain (e.g. central sulcus), automatically. Alternatively, these operations can be done by selecting the region under investigation manually. Yet, this manual procedure is not preferred since it is error-prone and time consuming. In this project, it is aimed to develop a methodology to segment central sulcus regions over brain MR images, without any human intervention, and export this segmentation information as a reusable data. The test dataset, which is used in this study, contains various levels of atrophy besides different contrasts and resolutions. In this respect, this study provides a generic methodology for central sulcus segmentation on brain MR images, taken from routine clinical practice, independent of image quality or other deformations based on atrophy in brain.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme mimarileri ile MR taramalarından omuriliğin otomatik bölütlenmesi ve MS lezyonlarının ayırıcı tanısı
Automatic segmentation of the spinal cord from MR scans and differential diagnosis of MS lesions with deep learning architectures
RUKİYE POLATTİMUR
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE DANDIL
- Merkezi fark evrişim yöntemiyle geliştirilmiş yoğun ağ mimarisi ile çok kipli beyin tümör segmentasyonu
Multimodal brain tumor segmentation using a dense network architecture enhanced with central difference convolution
BEKİR BERKCAN
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
- Beyin magnetik rezonans görüntülerinin segmentasyonu
Segmentation of brain magnetic resonance images
GÜLDEM KÜÇÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Mühendislik Bilimleriİstanbul ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Dejeneratif ve yüksek miyop hastalarda merkezi fovea ve subfoveal koroid kalınlıklarının cirrus HD-OKT, DRI HD-OKT angio triton SS ve angiovue HD-OKT angio cihazlarında karşılaştırılması
Comparison of central foveal and subfoveal choroidal thickness in high and degenerative myopia measured with dri hd-oct angio triton SS, cirrus HD-OCT and angiovue HD- OCT angio optical coherence tomography devices
NIGAR ALIMOVA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
Göz HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiGöz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZELİHA YAZAR
- Detection and classification of brain tumors in MRI images using deep convolutional neural network
Başlık çevirisi yok
HUSSEIN ALISMAEELI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN