Landmark localization on color coded diffusion anisotropy images using convolutional neural networks
Renk kodlu difüzyon anisotropi görüntülerinde evrişimsel sinir ağları yordamıyla işaretçi bulma
- Tez No: 574569
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ANDAÇ HAMAMCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Biyomedikal mühendisliği, Derin öğrenme, Difüzyon tensör görüntüleme, Tıbbi görüntüleme, Yapay sinir ağları, Biomedical engineering, Deep learning, Diffusion tensor imaging, Medical imaging, Artificial neural networks
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İşaretçi tayini, yani belirli bir yapının görüntü içindeki kesin konumunu belirlemek bu çalışmanın amacı olan görüntü çakıştırma işlemleri gibi bir çok bilgisayarlı göru probleminin ilk safhasını oluşturmaktadır. Beyin görüntüleri üzerinde belirli işaretçileri saptamak, işlevsel cerrahide ve nokta bazlı görüntü çakıştırma işlemlerinde başarılması önemli hedefler arasında yer almaktadır. Günümüzde, karmaşık bilgisayarlı görü problemlerinde kullanılabilecek evrişimsel sinir ağ modelleri (ESA) öne geliştirilmektedir. Bu çalışmada, MNI koordinatları bilinen bir noktayı bireyin beyin difüzyon görüntüsünde tespit etmek için ESA tabanlı işaretçi bulucu sunulmuştur. Yüksek heterojeniteye sahip MR difüzyon görüntüleri, özellikle beyaz maddede T1 veya T2 ağırlıklı MR görüntüleri gibi diğer yapısal görüntüleme yöntemlerine göre daha zengin nitelikler sunmaktadır. Sonuçlar göstermektedir ki, beyinde yer alan belirli noktaları bulmak için beynin difüzyon karakteristiğini ESA bazlı bir yöntemle bulmak sürdürülebilirdir ve görüntü çakıştırma yöntemleri için temel oluşturacak potansiyele sahiptir.
Özet (Çeviri)
Landmark localization, finding exact location of structures in an image is a first stage of many complex computer vision problems. Locating specific landmarks on brain images is one of the stages in defining the target in functional surgery and in estimating point wise correspondence in image registration. Nowadays, various types of convolutional neural networks (CNN) have been proposed that are able to interpret complex computer vision problems. In this study, a CNN based landmark detector is employed to locate specific landmarks at given MNI coordinates, on an individual's diffusion MR brain images. MR diffusion images, with their high degree of heterogeneity, especially in white matter, provide a rich set of features compared to other basic structural images such as T1 or T2 weighted images. Results show that finding a specific point on brain using diffusion characteristics by CNN based model is sustainable and has a potential to be a base for image registration techniques.
Benzer Tezler
- Detection of tree trunks as visual landmarks in outdoor environments
Dış ortamlarda görsel yer işaretleri olarak ağaç gövdelerinin tespiti
TUĞBA YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Mühendislik Bilimleriİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ULUÇ SARANLI
- Vision-based robot localization using artificial and natural landmarks
Yapay ve doğal yer işaretleri kullanarak görme tabanlı robot yeri belirlenmesi
ZAFER ARICAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR HALICI
- Fovea capitis femorisin lokalizasyonunun ve diğer femur parametreleriyle olan ilişkisinin araştırılması
Investigation of the localization of fovea capitis femoris and its relationship with other femoral parameters
BURHAN YARAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Anatomiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ MALAS
- Visual loop closure detection for autonomous mobile robot navigation via unsupervised landmark extraction.
Otonom mobil navigasyon kapsamında çevrim kapamaların güdümsüz çıkarılan görsel imleçler yardımıyla saptanması.
EVANGELOS SARIYANİDİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ
- Uçak üzeri eş zamanlı konumlama ve haritalama (EZKH)'da artırılmış tutarlılık için gözlenebilirlik kısıtlı kalman filtreleri
The observability constraints of kalman filter for increasing consistency in airborne simultaneous localization and mapping (A-SLAM)
ABDULLAH ERSAN OĞUZ
Doktora
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ