Extraction of vascular trees for living donated liver transplantation
Canlı vericili karaciğer nakli için karaciğer damar ağacı bölütleme
- Tez No: 573710
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA ALPER SELVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Canlı vericili karaciğer nakli öncesinde karaciğer damar ağacının doğru bir şekilde bölütlenmesi gerekir. Uzman radyologlar bu prosedürü manuel olarak veya yarı otomatik yazılım araçlarını kullanarak gerçekleştirmektedir. Elcil etiketleme çok zaman alıcı ve sıkıcı bir işlemdir ve yöntemin doğruluğu, büyük ölçüde uzmanın yeteneklerine bağlıdır ve insan hatasına oldukça duyarlıdır. Yarı otomatik yöntemler daha hızlıdır, ancak gelişmiş etkileşim mekanizmaları ve yinelemeli optimizasyon gerektirir. Bu nedenle, otomatik yöntemlere ihtiyaç vardır. Ne yazık ki, karaciğerin damar ağacları oldukça karmaşık ve hastalar arası değişkenlik gösteren yapılardır. Üstelik, kontrastı arttırılmış görüntüler önemli miktarda gürültü içerebilmektedirler. Bu nedenlerden dolayı, tam otomatik bir yöntemin geliştirilmesi zorlu bir görev haline gelir. Halihazırda, mevcut yöntemlerin karşılaştırmalı analizi için sağlam bir veri seti bulunmamaktadır. Bu durum, bir değerlendirme veri kümesi üzerinde farklı tekniklerin nicel analizlerinin yapılmamış olmasından dolayı iyileştirme önermeyi zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında ilk olarak 35 abdominal bilgisayarlı tomografi anjiyografi veri kümesinden oluşan bir veri tabanı toplanmış, hepatik ve portal damarlar elcil olarak etiketlenmiştir. İşlem deneyimli bir radyolog tarafından dikkatle denetlenmiştir. Bilinen damar bölütleme yöntemlerinden bazıları test edilmiş ve performansları analiz edilmiştir. Son olarak, geliştirilen derin modellerin performansını yansıtmak için derin öğrenme temelli yöntemler uygulanmıştır. Kapsamlı deneylerden sonra, DeepMedic mimarisinin en iyi performansı sağladığı görülmüştür. Çok düzlemsel rekonstrüksiyonların kombinasyonlarını kullanan bir otomatik sistem geliştirilmiştir. Elde edilen sonuçların hem mevcut yöntemlerden hem de derin modellerin bireysel kullanımından daha iyi performans gösterdiği gözlemiştir.
Özet (Çeviri)
Pre-surgical evaluations of living donated liver transplantation require accurate segmentation of liver vasculature. Expert radiologists carry out this procedure either manually or using semi-automatic software tools. Manual delineation is very time consuming and tedious work and segmentation accuracy is largely dependent on the expert's abilities and very susceptible to human error. Semi-automatic methods are faster, however require advanced interaction mechanisms and iterative optimization. Thus, there is a need for automated methods. Unfortunately, the vascular tree of the liver is very complex and show high variability. Moreover, the contrast-enhanced images may contain significant amount of artifacts and task associated difficulties. Therefore, the development of a fully automatic method becomes a challenging task. Currently, there is no well-established datasets for comparative analysis of existing methods. This makes is it hard to propose improvements due to the lack of qualitative analysis of different techniques on a benchmark dataset. In this thesis, first, a database, which consists of 35 abdominal computed tomography angiography datasets, is collected and hepatic and portal veins are annotated manually. The process is carefully supervised by an experienced radiologist. Some of the well-known vessel segmentation methods were tested and their performances were analyzed. Finally, deep learning based methods were applied to reflect the performance of emerging deep models. After extensive experimentation, DeepMedic architecture is shown to achieve the best performance. An automatic system, which employs combinations of multi planar reconstructions, is developed. The obtained results are shown to outperform both the existing methods and the individual utilization of deep models.
Benzer Tezler
- A novel approach in 3D reconstruction of coronary artery tree from 2D X-ray angiograms
2-D X-ray anjiyogramlardan koroner arter ağacının 3-D yeniden yapılandırmasında yeni bir yaklaşım
İBRAHİM ATLI
Doktora
İngilizce
2020
BiyomühendislikAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN SERDAR GEDİK
- Hipertansif hastaların vasküler, patolojik, demografik ve radyoanatomik özelliklerinin konvansiyonel anjiyografi ile değerlendirilmesi
The assessment of the vascular, pathologic, demographic and radioanatomic features in hypertensive patients using conventional angiography
MELİKE TATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
AnatomiKarabük ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYMA TOY
DR. ÖĞR. ÜYESİ RUKİYE ÇİFTÇİ
- Mikst venöz kan oksijen saturasyonu, santral venöz kan oksijen saturasyonu, arter-mikst ven pH farkı, miskt ven-arter parsiyel karbondioksit basıncı farkı, oksijen ekstraksiyon fraksiyonu, .....
Evaluation of the effect of mixed venous oxygen saturation, central venous oxygen saturation, mixed venous and arterial partial carbon dioxide gradient, arterial and mixed venous Ph gradient, oxygen extraction ratio, sys
AYDIN İNAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1999
Genel CerrahiAnkara ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHATTİN KORUYUCU
- Vascular segmentation of brain MR angiography images using convolutional neural networks
Evrişimsel sinir ağları kullanarak beyin MR anjiyografi görüntülerinin vasküler segmentasyonu
YUSUF HÜSEYİN ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. GÖZDE ÜNAL
- A 3-D vascular connectivity tracking and vascular network extraction toolkit
3-B vasküler bağlanırlık izleyicisi ve vasküler ağ çıkartma araç takımı
KERİM KARA
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
BiyomühendislikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. B. MURAT EYÜBOĞLU
PROF. DR. H. SARUHAN ÇEKİRGE