Manyetik rezonans anjiyografi görüntülerinden beyin damarlarının bölütlemesi
2020
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Feyzi Akşahin
Abstract (TR)
Bu çalışmada manyetik rezonans görüntülerinden beyin damarı bölütlemesi için iki aşama kullanıldı. İlk aşama olarak beyin dokusu, kafatası, göz ve burun gibi yapılardan ayrıldı. Bu aşamanın tam otomatik olarak çalışabilmesi için kör görüntü analizi yöntemi denilen temel referans bir görüntü yerine kendisine öğretilen bir model ile görüntü analizi yapan yöntem kullanıldı. Bu yöntem sayesinde uçuş zamanı formatındaki manyetik rezonans anjiyogramları üzerinde kullanılan filtrelerin değerleri kullanıcıdan bağımsız tam otomatik şekilde seçilmiş oldu. İkinci aşama olarak bölütlenmiş beyin dokusu üzerinden beyin damarı görüntüleri bölütlendi. Bu işlem sırasında voksel yoğunluğu, damar ağı komşulukları ve damar ağı yapısı özellikleri kullanıldı. Elde edilen beyin dokusu ve beyin damarı görüntüleri dice katsayısı yöntemi ile elle bölütlenmiş görüntülerle karşılaştırıldı. İçerisinde ortalama 100 adet imge bulunduran 45 veri seti üzerinde yapılan değerlenme sonucunda beyin dokusu için %90.11 dice katsayı ve beyin damarları için %93.33 dice katsayısı elde edildi.
Author
Şinasi Kutay Özen
Institution
How to Cite
Şinasi Kutay Özen (Yüksek Lisans Tezi). Manyetik rezonans anjiyografi görüntülerinden beyin damarlarının bölütlemesi, 2020, Başkent University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Başkent University
- Hava araçlarına ait görüntülerin sınıflandırılması(2025)
- Cormac Mccarthy'nin Blood Meridian Or the Evening Redness in the West ve The Road adlı eserlerinin Nietzsche ışığında incelenmesi(2021)
- Türkiye'deki devlet ilkokullarında kullanılan İngilizce ders kitaplarının 21. yüzyıl becerileri ile uyumunun analizi(2025)
- Esnaf lokantaları gastronomi mirası: Ankara örneği(2025)
- Mesleki eğitimin ara eleman sorunu üzerindeki etkisi: Ankara ili inşaat sektörü üzerinde bir çalışma(2025)
- İflasın dava ve takipler üzerindeki etkileri(2019)
