Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
495142		3 dimensional monomodal intensity based medical image registration for brain tumor progression analysis / Beyin tümörü gelişiminin analizi için tek modlu piksel koyuluk temelli 3 boyutlu tıbbi görüntü çakıştırma Yazar:EMRAH IRMAK Danışman: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA BURAK TÜRKÖZ Yer Bilgisi: Karabük Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:Sayısal görüntü işleme = Digital image processing	Onaylandı Doktora İngilizce 2018 73 s.
Beynin Manyetik Rezonans (MR) görüntüleri nörolojik araştırma, tanı ve tedavi için anatomik bir anlam içerir. Bu nedenle, MR görüntülerinin seri taramalarındaki değişimleri değerlendirmek kanser araştırmaları alanında önemli bir konu haline gelmiştir. Tümörün hacim ilerlemesi ve tümör değişim hacmi hesaplanması, kanser araştırmalarında çok yaygın bir yer teşkil etmektedir. Tümör hacim değişim analizi iki şekilde gerçekleştirilebilir. Birincisi, literatürdeki çeşitli matematiksel formülleri kullanmak, ikincisi ise görüntü çakıştırma-bölütleme yöntemlerini kullanmaktır. Görüntü çakıştırma farklı zamanlarda, farklı makinelerden veya sensörlerden veya farklı bakış açılarından elde edilen iki veya ikiden fazla görüntüyü üst üste getirmek için kullanılan temel bir işlemdir. Bu tezde, beyin tümörü büyümesini 3 boyutlu (3B) bir şekilde araştırmak için, çoklu beyin görüntüleme taramalarının çakıştırılması ve bölütlenmesi suretiyle objektif bir uygulama yapılmıştır. 3B tıbbi görüntü çakıştırma-bölütleme algoritması kullanılarak, beyin tümörü bulunan bir hastanın MR görüntüleri, aynı hastadan farklı bir zamanda elde edilen farklı MR görüntüleriyle çakıştırılır, böylece hastanın beynindeki tümörün büyümesi araştırılmaktadır. Beyin tümörü hacim değişim ölçümü, aynı zamanda bu tezde matematiksel formüllerle de yapılarak önerilen uygulama test edilmektedir. 19 hastaya tıbbi görüntü çakıştırma-bölütleme yöntemi uygulanmış ve tatmin edici sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmanın bir diğer ilgi çekici yanı hastaların büyümüş, azalmış ve değişmemiş beyin tümörü parçalarının zaman içinde üç boyutlu (3B) bir şekilde bireysel olarak araştırılıp hacimlerinin hesaplanmasıdır. Bu çalışma MR tarafından elde edilen anatomik bilgilerinin klinik ve araştırma amaçlı korelasyonu için kritik bir uygulamadır. Bu tez, tıbbi görüntü çakıştırma ve tümör hacmi değişim analizi ile ilgilenen araştırmacılar için kapsamlı bir referans kaynağı sağlamayı amaçlamaktadır.
Brain's Magnetic Resonance (MR) images include anatomic sense for neurologic research, diagnosis and treatment. Therefore to evaluate changes in serial scans of MR images becomes an important issue in cancer research field. The measurement of tumor volume change and tumor progression analysis is a very common task in cancer research. Tumor volume change analysis can be carried out in two ways. First is using different mathematical formulas, second using image registration-segmentation methods. Specifically, image registration is a fundamental job used to match two or more than two images acquired, for example, at different times, from different machines or sensors, or from different viewpoints. In this thesis an objective application of registration and segmentation of multiple brain imaging scans is used to investigate brain tumor growth in a 3 dimensional (3D) manner. Using 3D medical image registration-segmentation algorithm, multiple scans of MR images of a patient who has brain tumor are registered with MR images of the same patient acquired at a different time so that growth of the tumor inside the patient's brain can be investigated. Brain tumor volume measurement is also achieved using various mathematical formulas to testify the proposed application in this thesis. Medical image registration-segmentation is implemented to 19 patients and satisfactory results are obtained. A challenge of medical image registration-segmentation method for brain tumor investigation is that grown, diminished and unchanged brain tumor parts of the patients are investigated and computed on an individual basis in a three-dimensional (3D) manner within the time. This study is a critical application for correlation of anatomic information obtained by MR for clinical and research purposes. This thesis is intended to supply a comprehensive reference source for the scientists, clinicians and researchers who are interested in medical image registration and tumor growth investigation.