Wavelet based image fusion in biomedical
Bıyomedıkalde dalgacık esaslı görüntü füzyonu
- Tez No: 554954
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SAEID KARAMZADEH
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Görüntü füzyonu, DWT, PSNR, IDWT, MRI, Entropi, Füzyon kuralları, Image fusion, DWT, PSNR, IDWT, MRI, Entropy, Fusion rules
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu günlerde, tıbbı görüntülemeyi hastanelerde kullanmamız çok önemli. Tıbbı görüntüleme bize insan vücudu hakkında detaylı ve önemli veri ibraz etmekte. Manyetik rezonans görüntüleme bize doku verileri ibraz eder. Pozitron yayınlayıcı tomografi ve tek foton tomografi bize tüm vücudun işlevselliğini ibraz etmektedir. Fakat hastalık tanı ve tedavi planlaması için bu görüntülemeleri bize çok net verileri veremez. Bu nedenle, etkili hastalık analizi için bu farklı modeliste tamamlayıcı veriler gereklidir. Bu veri multimodality medikal görüntü füzyon algoritmaları ile geçirmekte. Bu noktada, kapsamlı araştırmalarında tıbbi görüntüler için birçok füzyon algoritması üzerinde çalışmaktadır. Tıbbi görüntü füzyonu ise, en az iki tıbbi görüntüyü bir görüntüde birleştiren yöntemdir, kaydedilen tıbbi görüntülerin her ikisinin de verilerini içermekte. Bu teknik temel olarak taşhıstan parçası olarak kullanılır. Görüntü füzyonunun ana amacı, iki görüntünün verilerini veya tek bir görüntünün her birinden istenen özellikleri birleştirmektir. Bu tezde wavelet'I (kesikli dalgacık dönüşümü) kullanarak iki tıbbı görüntülemeleri birleştirmek için bir program tasarladık. Sonra bu görüntüdeki tüm dalgacık türlerine uygulandığında en iyi sonucu tartıştık ve dalgacık kullanan tıbbi görüntü üzerinde görüntü füzyon tekniğini kullandık db,coif,sym,dmey,bior,rbio, ve haar. Bu füzyon algoritmaları farklı performans parametreleri kullanılarak analiz edilmektedir örnek olarak“Entropy, PSNR, SD, SNR”en iyi metodu seçebilmesi için.
Özet (Çeviri)
In these days, using medical image is very important in hospitals. These medical images give a lot of data about human body for example Computed Tomography (CT) identifies the bone structure, Magnetic Resonance Image (MRI) image gives that the so tissue data, Positron on Emission Tomography (PET) and Single photon release computed tomography (SPECT) give human body functionality data. but these images can't give clear data image for disease diagnosis and treatment planning. So, these different modality complementary data for effective disease analysis is required. This data is gone through the multimodality medical image fusion Algorithms. To this point, comprehensive research has been conducting on a lot of fusion algorithms for medical images. Whereas Medical image fusion is the method which merge at least two medical images into one image, which contains the data of both the recorded medical image. This technique is fundamentally utilized as a part of diagnosis. The main goal of Image fusion is to combine data from two images or more the required features from each of the single image. Typically, images like MRI and CT are utilized as source image. Discrete Wavelet Transform is utilized for the medicinal image combination execution. In this thesis we designed a program to merge two medical image (MRI and CT) using wavelet transform (Discrete Wavelet Transform) and discussed the best result when applied to all types of wavelets on this image and we used image fusion technique are performed on medical image utilizing wavelets like db, coif, sym, dmey, bior, rbio and haar. These fusion Algorithms are analyzed using different performance parameters like Entropy, PSNR, SD, SNR to choose the better methods.
Benzer Tezler
- Farklı derin öğrenme modelleri kullanarak histopatalojik görüntülerden meme tümörlerinin sınıflandırılmasında yeni yaklaşımlar
New approaches in classification of breast tumors from histopathological images using different deep learning models
SEMA NIZAM ABDULGHANI
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEYFETTİN SİNAN GÜLTEKİN
- Küçük hücreli dışı akciğer kanserli hastaların PET ve BT görüntülerinin birleştirilmesi ve analizi
Fusion and analysis of PET and CT images of patients with non-small cell lung cancer
OĞUZHAN AYYILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
BiyomühendislikErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. BÜLENT YILMAZ
- Kanal dalgalarının doğrusal frekans modülasyonlu uyumlanmış süzgeç ile bastırılması
Suppressing the channel waves with linear frequency modulated matched filter
RUHİ SAATÇILAR
- Spektral analiz yöntemleri ile dalga fazlalarının ayrımı
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN GÖKALP
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
Jeofizik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ÖZER KENAR