Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
484530		Kranyoplasti uygulamaları için medikal görüntüler üzerinde dağınık veri kestirimi / Scattered data estimation on medical data for cranioplasty applications Yazar:FERHAT ATASOY Danışman: YRD. DOÇ. DR. BAHA ŞEN ; YRD. DOÇ. DR. FATİH NAR Yer Bilgisi: Karabük Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Sayısal görüntü işleme = Digital image processing	Onaylandı Doktora Türkçe 2017 117 s.
Bu tez büyük kranyal hasarların giderilmesi için radyal temelli fonksiyona (RTF) dayanan aradeğerleme performansını incelenmiştir. Performansa etki eden faktörler görüntü çözünürlüğü, hasarın fiziksel boyutu, bölütleme kalitesi ve kullanılan çekirdek fonksiyonudur. Öncelikle 3 boyutlu izotropik hacimsel veriden istatistiksel bilgiye dayalı, toplam değişim tabanlı önerilen yöntemle kafatası bölütlenmektedir. Önerilen yöntem, voksel komşuluklarını dikkate alan bir model olduğundan gürültüye karşı dirençlidir. Daha sonra bölütlenen görüntünün simetri düzlemi tespit edilmektedir. Simetri düzlemi RTF'ye dayanan aradeğerlemede sağlam simetrik taraftan örnek bilgi almak için kullanılmaktadır. Son olarak hasarlı kısım RTF'ye dayanan aradeğerleme ile tahmin edilmektedir. Hasarın küçük olduğu durumlarda RTF'ye dayanan ara değerleme tek başına yeterli olurken, hasarlı bölge büyüdükçe tahmin performansı düşmektedir. Bunun sebebi hasarlı bölgeye en yakın sağlam kemik dokunun kabul edilebilir sonuç üretilmesini sağlayacak mesafede olmamasıdır. Bu nedenle hasarlı bölge için kullanılabilecek en anlamlı bilginin simetrik taraftaki bilgi olduğu öngörülmüştür. Bunun için kafatasının simetri düzlemi ortak bilgi tabanlı bir yöntemle tespit edilmiştir. Daha sonra simetrik bilgi aynalanarak hasarlı kısma oturtulmuş ve belirli aralıklarla hasarlı kısım için örnekler alınmıştır. Böylece alınan örnekler, değeri önceden bilinen noktalar gibi dikkate alındığında RTF'ye dayanan aradeğerleme ile oluşturulan implantın daha büyük hasarlarda da kullanılmasına imkan sağlamıştır. Bölütleme, simetri düzlemi tespiti ve kranyal implant tasarımı için deneysel sonuçlar sunulmuştur.
In this thesis, performance of radial basis function (RBF) based interpolation was investigated to repair cranial defects. Image resolution, physical size of the defect, segmentation quality, and kernel function used are factors affecting the performance of RBF based interpolation. At first skull is segmented with a total variation-based method predicated on statistical information from 3-dimensional isotropic volumetric data. The proposed method is robust to noise since it considers voxel adjacency. After that, symmetry plane of segmented image is detected. The symmetry plane is used for resampling from healthy symmetrical side of the skull in RBF based interpolation. At the end, defected region is estimated by RBF based interpolation. Where the defected region is small, only RBF based interpolation is sufficient, but the prediction performance decreases as the defected region grows. The reason is that healthy bone tissue, which is closest to defected region, is not in the proper distance to produce an acceptable result. For this reason, it is predicted that the most significant information used for the defected region is the information on symmetrical side. Therefore, symmetry plane of the skull is determined by a mutual information-based method. Afterwards, symmetrical data is mirrored and fixed on the defected region and samples for the defected region are taken at certain intervals. By considering these samples as points known before, it is provided for implant created by RBF based interpolation to be used for bigger defects. Experimental results are presented for segmentation, detection of symmetry plane, and design of cranial implant.