Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2007
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: AYKUT KOCAOĞLU
Danışman: GÜLESER KALAYCI DEMİR
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Karın bölgesine ait tıbbi görüntülerin bölütlenmesi her görüntü veri setindeki voksellerin hangi dokuya ait olduğunun etiketlenmesi ve anatomik yapılarının gösterilmesi işlemidir. Ameliyat öncesi planlamada organların bilgisayarlı tomografi görüntülerinden tanımlanması önemlidir. Ancak; bitişik organların gri seviye benzerlikleri, hastaya opak madde enjekte edilmesi ve parçalı hacim etkisi gibi sebeplerle organların doğru bir şekilde bölütlenmesi zor bir işlemdir. Bu tezde, karaciğer nakli ameliyatlarından önce gerekli olan karaciğer dokusunun tanımlanması ele alınmış, otomatik ve yarı otomatik olmak üzere üç ayrı algoritma önerilmiş ve başarımları karşılaştırılmıştır. Her üç algoritma da ön-işleme, sınıflama/eşikleme ve son-işleme olmak üzere üç aşamadan oluşmaktadır. İlk algoritmada, sınıflayıcı olarak k-ortalamalar yöntemi kullanılırken; ikinci algoritmada, daha karmaşık bir sınıflayıcı olan çok katmanlı algılayıcı kullanılmıştır. Üçüncü algoritmada ise karaciğer dokusunu tanınması için dinamik eşikleme yöntemi kullanılmıştır. Birinci algoritma karşıtlık değişimlerine karşı dayanıklıdır. Aynı zamanda, bu algoritma daha hızlı çalıştığı için klinik uygulanabilirlik açısından daha iyidir. İkinci ve üçüncü algoritmalar ise hem karşıtlık değişimlerine hem de tipik olmayan karaciğer şekillerine karşı dayanıklıdır. Bu özellikler hasta veri setinin karakteristiğinin bölütleme işlemine paralel öğrenilmesi ve parametrelerin bu karakteristiğe adapte olmasıyla sağlanmaktadır. Anahtar kelimeler : Karaciğer Bölütleme, Bilgisayarlı Tomografi, Çok Katmanlı Algılayıcı, K-ortalamalar, Dinamik Eşikleme