Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
285607		A medical image processing and analysis framework / Tıbbi görüntüleme ve analiz uygulama çatısı Yazar:ALPER ÇEVİK Danışman: PROF. DR. B. MURAT EYÜBOĞLU ; PROF. DR. KADER KARLI OĞUZ Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:Bölütleme = Segmentation	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2011 129 s.
Tıbbi görüntü analizi, verdiği sonuçlar doğrultusunda radyoloji uzmanlarına tanı, tedavi planı ve uygulanan tedavinin doğrulanması aşamalarında yol gösterici olduğundan, tıp biliminin en önemli çalışma alanlarından birisidir. Bu nedenle, tıbbi görüntülerin doğru analiz edilmesi, en az, veri elde etme sürecindeki doğruluk kadar önemlidir.Tıbbi görüntülerin analiz edilebilmesi ve hedef özniteliklere ait nicel ölçüm bilgilerinin elde edilebilmesi için, görüntülerin bir dizi görüntü işleme tekniği uygulamasına tabi tutulması gerekmektedir. Bu tez çalışmasının ana amacı, tıbbi görüntüler üzerindeki birçok özniteliğin, sonuçlar üzerindeki kullanıcı bağımlılığı etkisinin en aza indirilmesiyle analiz edilmesi ve ölçümlenmesini mümkün kılacak bir uygulama çatısı meydana getirmektir. Tasarlanan uygulama, tıbbi görüntü işleme rutinlerini sıraya koyarak uygulamaya imkan vermeyi; radyoloji uzmanlarına, nörolojik dejeneratif hastalıklar ve beyin tümörlerinin tanı, tedavi planı ve tedavi doğrulama süreçlerinde destek olacak bir yazılım ortamı sunmayı; böylece, elde edilen sonuçlar üzerindeki varyasyonu düşürmeyi hedeflemektedir.Bu tez çalışması kapsamında, kapsamlı bir literatür taraması gerçekleştirilmiş, ve işlemlerin otomatikleştirilmesinden ve gerçek tümör hacmi ve lezyon alanı gibi ölçümlerin yapılmasından sorumlu ayrık modüllere sahip, yeni bir tıbbi görüntü işleme ve analiz uygulama çatısı gerçekleştirilmiştir. Tamamen otomatikleştirilmiş bölütleme modülünün performansı, UCLA'daki Nörolojik Görüntüleme Laboratuarı'nın standartları doğrultusunda; tamamen otomatikleştirilmiş hizalama modülünün performansı ise, Normalize Edilmiş Çapraz Korelasyon ölçütü esas alınarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar her iki işlem için de yüzde 90'ın üzerinde başarı oranı göstermiştir.Bu tez çalışmasını temel alarak, doğruluk oranı yüksek, esnek ve sürdürülebilir, mühendis olmayan alan profesyonelleri tarafından da kullanılması mümkün bir yazılım ürününün gerçekleştirilmesi amaçlanmaktadır.
Medical image analysis is one of the most critical studies in field of medicine, since results gained by the analysis guide radiologists for diagnosis, treatment planning, and verification of administered treatment. Therefore, accuracy in analysis of medical images is at least as important as accuracy in data acquisition processes.Medical images require sequential application of several image post-processing techniques in order to be used for quantification and analysis of intended features. Main objective of this thesis study is to build up an application framework, which enables analysis and quantification of several features in medical images with minimized input-dependency over results. Intended application targets to present a software environment, which enables sequential application of medical image processing routines and provides support for radiologists in diagnosis, treatment planning and treatment verification phases of neurodegenerative diseases and brain tumors; thus, reducing the divergence in results of operations applied on medical images.In scope of this thesis study, a comprehensive literature review is performed, and a new medical image processing and analysis framework - including modules responsible for automation of separate processes and for several types of measurements such as real tumor volume and real lesion area - is implemented. Performance of the fully-automated segmentation module is evaluated with standards introduced by Neuro Imaging Laboratory, UCLA; and the fully-automated registration module with Normalized Cross-Correlation metric. Results have shown a success rate above 90 percent for both of the modules. Additionally, a number of experiments have been designed and performed using the implemented application.It is expected for an accurate, flexible, and robust software application to be accomplished on the basis of this thesis study, and to be used in field of medicine as a contributor by even non-engineer professionals.