Mr görüntülerinde baş bölgesine ait anormal yapıların belirlenmesi ve hacimlerinin hesaplanması
Detection of head region lesions and volume estimation in mr images
- Tez No: 467525
- Danışmanlar: PROF. DR. ZİYA TELATAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Beyin MR görüntülerinde görüntü işleme, tümörlerin klinik analizinde büyük bir öneme sahiptir. Tümör hacim ve konum bilgileri, başarılı bir teşhis ve tedavi için görüntü işleme teknikleriyle elde edilebilmektedir. Bu çalışmada yüksek doğrulukla beyin tümörlerin tespiti ve hacim hesabı için tamamen otomatik bir metod sunulmaktadır. FLAIR, T1 Pre Gadolinium ve T1 Post Gadolinium olmak üzere üç adet MRG protokolü kullanılmıştır. Beyin simetrik iki yarım küreden oluştuğu varsayılarak yarım kürelerden herhangi birinde tümör olup olmadığını tespit etmek için simetri analizi uygulanmıştır. Gri seviye FLAIR görüntülerin ortalama değer farkı ve ikili FLAIR görüntülerin alan farkı hesaplanarak sağ-sol simetri analizi gerçekleştirilmiştir. Kafatası ve yağ gibi beyne ait olmayan alanların yok edilmesi için gadolinyum eklenmemiş T1 görüntüleri, FLAIR ve gadolinyum eklenmiş T1 görüntüler üzerinde maske olarak kullanılmıştır. Tümörlü bölgeyi belirlemek için kontrast maddeli T1 görüntülere eşikleme yöntemi uygulanırken, ödemli bölgeyi belirlemek için FLAIR görüntülere bulanık kümeleme uygulanmıştır. Tümör hacmi bulunurken, tümörün alan ve MRI kesitlerinin kalınlık bilgisinden yararlanılmıştır ve uzman hekim sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Sistem, DICOM dosyası olarak elde edilen eksenel MR görüntülerinde çalışmaktadır. Çalışma 10 hastaya ait 500 beyin MR kesitiyle test edilmiştir. %99 tümör tespiti doğruluk oranı ve %92 hacim hesabı Jaccard örtüşme katsayısı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Image processing in brain MR images has great importance in clinical analysis of brain tumors. Information about tumor volume and location can be obtained by image processing techniques for accurate diagnosis and treatment. In this study, a fully automatic method for the detection of brain tumors and volume estimation with high accuracy are presented. Three MRI protocols including FLAIR, T1 Pre Gadolinium and T1 Post Gadolinium are used. Assuming brain consists of two symmetric cerebral hemispheres, symmetry analysis is applied to determine whether or not there is a tumor in any part of hemisphere. Left-right symmetry analysis is realized by calculating mean difference of gray scale FLAIR images and area difference of binary FLAIR images. T1 Pre Gadolinium images are used as a mask on both FLAIR and T1 Post Gadolinium images in order to remove unwanted non-brain regions which are skull and fat. Fuzzy c mean clustering is applied to FLAIR images for detecting edema region, while threshold segmentation method is applied to T1 Post Gd images for detecting tumor region. Tumor volume is calculated by the help of tumor area and MRI slice thickness information then compared with expert physician results. The system works for axial slices of MR images which are obtained as DICOM files. The work has been tested on 500 visual brain MR slices of ten patients. Accuracy of tumor detection 99% and Jaccard overlap coefficient of volume estimation 92% are obtained.
Benzer Tezler
- Nazofarenks kanserli hastalarda radyoterapi sonrası karotis arter, tiroid bezi ve temporal lobta gelişen geç dönem toksisitelerinin radyolojik ve biyokimyasal yöntemlerle degerlendirilmesi
Evaluation of radiological and biochemical methods in the late term toxicity of carotic artery, thyroid gland and temporal lob after radiotherapy in patients with nasopharyngeal cancer
GÖKHAN YAPRAK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2007
OnkolojiSağlık BakanlığıRadyoloji Onkolojisi Ana Bilim Dalı
UZMAN NACİYE IŞIK
- Örme kumaşlardaki üretim hatalarının görüntü işleme teknikleri ile otomatik tespiti ve sınıflandırılması
Automatic fault detection and classification of knitted fabrics using image processing techniques
VOLKAN ATMACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL
DOÇ. DR. NURAY UÇAR
- Migren hastalarında fossa cranii posterior anatomisinin değerlendirilmesi
Evaluation of posterior cranial fossa anatomy inmgraine patients
EBRU OTU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Anatomiİstanbul Medipol ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NESLİHAN YÜZBAŞIOĞLU
- Görme problemi olan bireylerde cerebellum ve kortikal görme merkezlerinin otomatik segmentasyon yöntemiyle volümetrik incelenmesi
Volumetric examination of the cerebellum and cortical visual centers in individuals with visual problems by automated segmentation method
AHMET TURAN URHAN
Doktora
Türkçe
2025
AnatomiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİLAL IRMAK SAPMAZ
- Makine öğrenimi tabanlı sınıflandırma yöntemleri kullanılarak çay bahçelerinin belirlenmesi
Identifying tea gardens using machine learning based classification methods
BURCU SÜSLÜ ALGÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Ziraatİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL