Tıbbi görüntülemede radon dönüşümü kullanarak görüntü oluşturma üzerine bir çalışma
A study on performance of reconstruction techniques using radon transform in medical imaging modalities
- Tez No: 484491
- Danışmanlar: PROF. DR. AŞKIN DEMİRKOL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tıbbi görüntüleme alanında teşhis ve tedavi amaçlı X-Işını, Bilgisayarlı Tomografi ve Ultrason gibi çeşitli yaklaşımlar mevcuttur. Bu yaklaşımlar anotomik ve dinamik vücut fonksiyonlarının durumu hakkında bilgi sağlamaktadır. Tıbbi görüntüleme yaklaşımlarında, görüntünün elde edilmesi (yeniden inşası) önemlidir. Kaliteli bir görüntüleme için yeterli sayıda projeksiyona ihtiyaç duyulur. Bu çalışmada, radon dönüşümü, imge üzerindeki çizgilerden ilgili parametreler yardımıyla görüntünün elde edilmesinde kullanılmaktadır. Gürültü gibi istenmeyen etkilerin giderilememesinden dolayı, bu handikapı gidermek üzere filtreleme tekniklerinden yararlanılmaktadır. Görüntünün elde edilmesi sürecinde, görüntü kalitesi, Tepe sinyal gürültü oranı (PSNR) ve yapısal benzerlik (SSIM) gibi tekniklerle ölçülmektedir. Önerilen yöntemin başarisini karşılaştırmak için Medyan ve Wiener filtreleri kullanılmıştır. Bu karşılaştırmalara göre en iyi sonucu dalgacık dönüşümü ile değiştirilmiş radon dönüşümü metot vermiştir.
Özet (Çeviri)
There are a number of medical imaging modalities available today involving X-Ray, Computed Tomography, Ultrasound imaging which are used in medical field for disease diagnosis and treatment planning. These imaging modalities reflect the state of the internal anatomy and dynamic body functions. In many medical imaging modalities, image reconstruction is a key component. For reconstruction of images, sufficient number of projections is required to compute a high quality image. In this paper, Radon Transform, which is able to transform lines inside an image into a domain of possible line parameters, is used to reconstruct the medical images. Since undesired effects such as noise can not be completely eliminated from the images, various filtering techniques are applied on the images to improve their performance. The quality of the images is measured by Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Structural Similarity (SSIM) to find the performance of the reconstructed images.
Benzer Tezler
- Self-supervised deep convolutional neural network training for low-dose CT reconstruction
Düşük dozlu BT geriçatması için derin evrişimli sinir ağlarının öz denetimli eğitimi
MEHMET OZAN ÜNAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- X ışınlı bilgisayarlı tomografide filtrelenmiş geri izdüşüm algoritmalarının paralel ve yelpaze demet açılı uygulamaları
Parallel and fan beam implementations of filtered back projection algorithms in computerized x-ray tomography
FATİH ENES ÖMEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT
- Segmentation of colon nuclei images using deep learning
Kalın bağırsak hücre görüntülerinin derin öğrenme kullanılarak bölütlenmesi
ATAKAN ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Multimodal medical visual question answering: Knowledge spaces and semantic segmentation for improved and explainable AI
Çok-kipli tıbbi görsel soru cevaplama: Bilgi uzayları ve anlamsal bölütleme ile gelişmiş ve açıklanabilir yapay zekâ
ZİYA ATA YAZICI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- İskemik inme hastalarında kainat reseptör ekspresyonu
Kainate receptor expression in ischemic stroke patients
SÜMEYYE YILDIRIM