Kontrast tutucu maddeli meme MR'ı örneğinde yapay sinir ağları ile görüntü segmentasyonu
Automatic tumor segmentation in contrast-enhanced dynamic MR images by using artificial neural network technique
Yazar: HİLMİ KEMAL KOCA
Danışman: YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Bu çalısmanın amacı, kontrast tutucu madde verilerek çekilen meme MR görüntülerindekibenign ve malign tümör tiplerini ögrenen bir yöntem gelistirmektir. Uygulamanın ögrenmeyetenegi için Yapay Sinir Agları (YSA) kullanılmıstır. Ögrenme algoritması olarak ise geriyayılım algoritması kullanılmıstır.Çalısma 3 ana bölüm ve eklerden olusmaktadır.lk bölümde YSA'nın özelliklerinden ve uygulamada da kullanılan geri yayılmaalgoritmasından bahsedilmistir.kinci bölümde MR teknigi ve kontrast tutucu madde ile MR görüntülerinden tümör tespitininnasıl yapıldıgı anlatılmıstır.Üçüncü bölümde ise gelistirilen uygulama ve sonuçlarından bahsedilmistir. Uygulamadakullanılan geri yayılma algoritması daha detaylı biçimde aktarılmıs, uygulamanın nasılögrendigi üzerinde durulmustur. Gelistirilen uygulama 4 kısım olarak yapılmıstır. 1. KısımYSA'nın olusturulmasıdır. 2. kısım ise uygulamanın benign ve malign tümör içeren MRgörüntüleri ile egitilmesidir. 3. kısım ise uygulamanın test edilmesidir. 4. kısım iseuygulamanın artık yeni MR üzerinde analiz yaptıgı kısımdır. Uygulama egitim sonucundaögrendikleri ile MR'ları piksel piksel dolasarak analiz etmekte ve tümör tipini bulmaktadır.Sonuç olarak gelistirilen uygulama, bir bilgisayar destekli tanı sistemi olup, hekimlere tanıkoymada yardımcı olmayı amaçlamıstır.Anahtar kelimeler: Yapay Sinir Agları, görüntü tanıma, görüntü segmentasyonu

Abstract:
The aim of this study is to develop a method to learn the benign and malign tumors which areshown in the breast MR by giving contrast enhanced. Neural network is used for the learningability of this application. Backprogation is used for the learning algorithm.Study consists of three main parts and additional parts.In the first part, Neural Network's features and backprogation, which is used in practice, arementioned.In the second part, technique of MR and how to determine the tumors with contrast enhancedMR displays are explained.Developing the application and its results are explained in the third part. Backprogation that isused in application is explained more detailed and how the application learns is told.Developed application consists of four parts. First part is creating the Neural Network. Secondpart is educate the application with MR images which include benign and malign tumors.Third part is testing the application. Fourth part is the part which application makes analysison the new MR. Application analyses the MR's, which it learned with the education, pixel bypixel and finds the tumor.Consequently, developed application is a computer aided diagnoses system, is aimed to helpthe doctors to diagnose.Keywords: Neural Networks, pattern recognition, image segmentation