Geri Dön

Deep learning approaches for the localization of capsule endoscope

Kapsül endoskopi lokalizasyonu için derin öğrenme yaklaşımları

PDF İndir

  1. Tez No: 678927
  2. Yazar: KUTSEV BENGİSU ÖZYÖRÜK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BORA GARİPCAN, DR. MEHMET TURAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoteknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biotechnology, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Biyomedikal Mühendislik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Derin öğrenme teknikleri endoskopi vidyolarında yoğun topografi yeniden canlandırma ve lokasyon tahmini methodları için ümit vaad etmektedir. Ancak, şuan anonim veri kümeleri efektif sayısal kıyaslamayı desteklememektedir. Bu tezde, altı domuz içorganı ile eş güdümlü konumlandırma ve haritalandırma algoritmaları geliştirmede kullanılabilecek 3D nokta bulutu datası, kapsül ve standart endoskopi kayıtları oluşturuldu. Ayrıca, Unity ortamında sentetik olarak üretilmiş ve standart klinik kullanımdaki endoskop ile fantom kolondan toplanan bilgisayarlı tomografi taramasını kesin referans olarak içeren veri eklenerek kapsamlı bir endoskopi dataset oluşturulmuştur. Buna ek olarak, Endo-SfMLearner, konumsal dikkat modulü ile derin kalıntı ağlarını kombinleyen güdümsüz monokülar derinlik ve pozisyon tahmini methodu önerilmiştir. Parlaklık farkındalıklı fotometrik yitim fonksiyonu sayesinde endoskopik vidyolarda sıkça görülen kamera kareleri arası hızlı ışık değişimlerine karşı dayanıklılık artırılmıştır. EndoSLAM veri kümesi kullanımı, Endo-SfMLearner algoritmasının en yaygın kullanılan methodlarla; SC-SfMLearner, Monodepth2 ve SfMLearner ile geniş kıyaslaması ile örneklenmiştir.

Özet (Çeviri)

Deep learning techniques hold promise to develop dense topography reconstruction and pose estimation methods for endoscopic videos. However, currently available datasets do not support effective quantitative benchmarking. In this thesis, we introduce a comprehensive endoscopic simultaneous localization and mapping (SLAM) dataset consisting of 3D point cloud data for six porcine organs, capsule and standard endoscopy recordings, synthetically generated data as well as clinically in use conventional endoscope recording of the phantom colon with computed tomography scan ground truth. To verify the applicability of this data for use with real clinical systems, we recorded a video sequence with a state-of-the-art colonoscope from a full representation silicon colon phantom. Additionally, we propound Endo-SfMLearner, an unsupervised monocular depth and pose estimation method that combines residual networks with a spatial attention module in order to dictate the network to focus on distinguishable and highly textured tissue regions. The proposed approach makes use of a brightness-aware photometric loss to improve the robustness under fast frame-to-frame illumination changes that are commonly seen in endoscopic videos. To exemplify the use-case of the EndoSLAM dataset, the performance of Endo-SfMLearner is extensively compared with the state-of-the-art: SC-SfMLearner, Monodepth2, and SfMLearner.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    544332

    Advanced localization and mapping techniques for endoscopic capsule robots

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET TURAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    GastroenterolojiEıdgenossısche Technısche Hochschule Zurıch (eth)

    Prof. Dr. MEHMET FATİH YANIK

  2. Tez No

    681048

    An autonomous area coverage method for endoscopic capsule robots

    Endoskopik kapsül robotlarda otonom alantarama

    İBRAHİM ÖMER ÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN

    DR. MEHMET TURAN

  3. Tez No

    771

    Dondurularak saklamanın tavuk etinin bazı kalite özellikleri üzerine etkisi

    Başlık çevirisi yok

    Ö.EVREN ATASOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. SUMRU TÖMEK

  4. Tez No

    887

    İzmir ili ve çevresinde bulunan bazı terra-rossa topraklarının önemli genetik özellikleri ve bu toprakların toprak taksonomisindeki (7th approximation) yeri üzerine bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    NİLÜFER COŞKUN(BAYKAL)

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatEge Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN TUNCAY

  5. Tez No

    1253

    Finite element investigation of beams of variable cross section

    Başlık çevirisi yok

    CAN BALKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. ERGİN ÇITIPITIOĞLU

Geri Dön