Geri Dön

Sintigrafi görüntülerinden tiroid nodüllerin bilgisayar destekli tanı sistemi

Computer based diagnosis system of thyroid nodules from scintigraphic images

  1. Tez No: 610451
  2. Yazar: AYSUN SEZER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SADETTİN EMRE ALPTEKİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Tıbbi Biyoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bioengineering, Medical Biology, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Bilgisayarlı görüntüleme, Yapay sinir ağları, Computer imaging, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Modern tıpta çeşitli tıbbi görüntüler kullanılarak anatomik bölgelerin bölütlenmesi ve hastalıkların otomatik olarak sınıflandırılması hastalık teşhis ve tedavisinde büyük rol oynamaktadır. Tiroid gland bozukluklarında sintigrafi görüntüleri tanı için kabul gören görüntüleme yöntemlerinden biridir. Çalışmamızda sintigrafi görüntülerinde bulunan benek gürültüsü optimize edilmiş Bayesian yerel olmayan ortalama filtre ile giderilmiştir. Tiroid bezi bölgesi lokal tabanlı aktif kontur metodu ile otomatik olarak bölütlendirilerek derin öğrenme metodlarından biri olan evrişimsel yapay sinir ağları ile tiroid bezi patolojileri otomatik olarak sınıflandırılmıştır. Önerilen bilgisayar tabanlı tedavi sistemi Yönelim Derecelerinin Histogram Piramidi, Gri Düzeyli Eş-Olma Matrisi, Yerel Yapılandırma Deseni ve Özellik Çanta Yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada, tiroid bezinin sintigrafik görüntülerinin yaygın patolojik paternleri önerilen CNN tarafından %94 ortalama başarıyla sınıflandırılmıştır

Özet (Çeviri)

In Modern medicine, segmentation of anatomical regions and automatic classification of diseases using various medical images plays a major role in diagnosis and treatment of disease. Scintigraphic imaging is one of the accepted imaging modalities for diagnosis of thyroid gland disorders. In our study, the speckle noise was reduced in the scintigraphic images with the optimized Bayesian non-local averaging filter. The thyroid gland is automatically segmented by local-based active contour method and the thyroid gland pathologies were classified with convolutional artificial neural networks, one of the deep learning methods. The proposed computer based diagnosis system is compared with Pyramid of Histograms of Orientation Gradients, Gray Level Co-occurrence Matrix, Local Configuration Pattern and Bag of Feature methods. In this study, the common pathological patterns of scintigraphic images of the thyroid gland were successfully classified by CNN with an average of 94\%.} % % Abstract in French \resume{En médecine moderne, la segmentation des régions anatomiques et la classification automatique des maladies à l'aide de diverses images médicales jouent un rôle majeur dans le diagnostic et le traitement de la maladie. L'imagerie scintigraphique est l'une des modalités d'imagerie acceptées pour le diagnostic des troubles de la glande thyroïde. Dans notre étude, le bruit de speckle a été réduit dans les images scintigraphiques avec le filtre bayésien non local moyen. La glande thyroïde est automatiquement segmentée par la méthode du contour actif local et les pathologies de la glande thyroïde ont été classées avec des réseaux de neurones artificiels convolutifs, l'une des méthodes d'apprentissage en profondeur. Le système de diagnostic informatisé proposé est comparé à la pyramide d'histogrammes de gradients d'orientation, à la matrice de cooccurrence au niveau de gris, au modèle de configuration locale et au sac de caractéristiques. Dans cette étude, les profils pathologiques communs des images scintigraphiques de la glande thyroïde ont été classés avec succès par CNN avec une moyenne de 94%

Benzer Tezler

  1. Hipotiroidi ve hipertiroidide tiroid bezinde rölatif 99m-teknesyum perteknetat tutulumunun değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    DİLEK KEÇECİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Radyoloji ve Nükleer TıpOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. TARIK BAŞOĞLU

  2. Diferansiye tiroid kanserli hastalarda postoperatif rezidü tiroid dokusundaki ı-131 uptake'i ile serum tiroglobulin düzeyleri arasındaki ilişki

    Relation between serum thyroglobulin levels and i-131 uptake in post-operative residual thyroid tissue at the patients with differentiated thyroid cancer

    FADİME DEMİR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıCumhuriyet Üniversitesi

    Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZEKİYE HASBEK

  3. Paratiroid patolojilerinin saptanmasında 99mtc-mıbı planar sintigrafik çalışmaya 99mtc-mıbı spect ve ultrasonografinin katkısı

    The effect of ultrasonography and 99mtc-mibi spect to 99mtc-mibi planar scintigraphy study for detecting parathyroid pathologies

    DEVRİM GÖKASLAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Radyoloji ve Nükleer TıpGazi Üniversitesi

    Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. TAMER ATASEVER

  4. Primer hiperparatiroidide manyetik rezonans görüntüleme

    Magnetic resonance imaging in primary hyperparathyroidism

    EMİR HÜSEYİN NEVAİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Radyoloji ve Nükleer TıpAdnan Menderes Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN ZAFER KARAMAN