Segmentation of lung computed tomography images
Akciğer bilgisayarlı tomografi görüntülerinin bölütlenmesi
- Tez No: 771620
- Danışmanlar: DR. TUTOR MEMBER OF NECİP GÖKHAN KASAPOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Akciğer neoplazmları, Bilgisayarlı tomografi, Görüntü bölütleme, Lung neoplasms, Computed tomography, Image segmentation
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dünyada kansere bağlı ölümlerin önde gelen nedeni akciğer kanseridir. Solunum yollarınız, akciğer dokularınız veya akciğerlerinize giren ve çıkan kanın tümü akciğer bozukluklarından etkilenebilir. Akciğer rahatsızlıklarının erken tespiti, özellikle COVID19 salgınının ardından çok önemlidir. Bu nedenle, hastaların hayatta kalma oranı, erken tedaviden önemli ölçüde etkilenir. BT taramalarını daha hızlı teşhis etmek ve insan hatasını en aza indirmek için radyologların BT taramalarını tanımlamasına yardımcı olabilecek bir sistem gereklidir. Bu çalışmada, üç segmentasyon tekniğini karşılaştırdık: K-ortalama kümeleme, temel yöntemler olarak Bulanık C-ortalamalar (FCM) ve önerilen yöntem olarak sentetik görüntüler ve akciğer BT kullanarak Süperpiksel tabanlı Hızlı Bulanık C-ortalamalar (SFFCM) görüntüleri tarayın. Sonuçlar, önerilen yöntemin (SFFCM) daha iyi segmentasyon sonuçları verdiğini ve iki temel yöntemden (K-ortalamalar ve FCM) daha fazla sağlamlığa sahip olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The leading cause of cancer-related fatalities globally is lung cancer. Your airways, lung tissues, or blood that flow into and out of your lungs may all be affected by lung disorders. Early detection of lung disorders is essential, especially after the wake of the COVID19 epidemic. Therefore, the survival rate of patients is significantly influenced by early therapy. A system that can help radiologists identify CT scans is required to diagnose CT scans more quickly and to minimize human error. In this work, we compared three segmentation techniques: K-means clustering, Fuzzy C-means (FCM), as baseline methods, and Superpixel-based Fast Fuzzy C-means (SFFCM) as the proposed method, using synthetic images and lung CT scan images. Results showed that the proposed method (SFFCM) yields better segmentation results and has more robustness than the two baseline methods (K-means and FCM).
Benzer Tezler
- Akciğer kanseri olan hastaların bilgisayarlı tomografi görüntülerinin görüntü işleme yöntemleri ile bölütlenmesi
Segmentation of computed tomography images of lung cancer patients with image processing methods
MERVE ERKOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilim ve TeknolojiErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMRA İÇER
- Detection and measurement of multi-COVID-19 infection using CT scans
Başlık çevirisi yok
SAFAA ADNAN AHMED BAYATLY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MESUT ÇEVİK
- COVID-19 tanılı bilgisayarlı tomografi görüntülerinde akciğer ve pnömoni bölgelerinin farklı senaryolarda semantik segmentasyonu
Semantic segmentation of lung and pneumonia regions in different scenarios on COVID-19 diagnosed computer tomographic images
HÜSEYİN EMRE ALEMDAROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik BilimleriNecmettin Erbakan ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET ÜSAME ÖZİÇ
- Bilgisayar tomografili akciğer görüntülerinin değerlendirilmesinde kompleks değerli yeni bir akıllı sistem tasarımı
A new complex-valued intelligent system design on evaluating of the lung images with computerized tomography
MURAT CEYLAN
Doktora
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÖZBAY
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Alk rearranjmanı ve EGFR mutasyonu olan akciğer adenokarsinomlarında intratümöral ve peritümöral kontrastlı bilgisayarlı tomografi temelli texture analiz verilerinin tanısal değeri
Diagnostic value of intratumoral and peritumoral contrast enhanced computerized tomography-based texture analysis data in LUNG adenocarcinoma with alk rearrangement and EGFR mutation
ABİDİN EMRE KILIÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyodiagnostik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAZAN ÇİLEDAĞ