Bilgisayarlı tomografi ile elde edilen volumetrik verinin işlenerek üç boyutlu görüntüye dönüştürülmesi
Transformation of the volumetric data acquired through computerized tomography to three dimensional image by processing
Yazar: FURKAN NUR DENİZ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEHMET EMİN TAĞLUK
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bilgisayarlı tomografi = Computed tomography ; Rekonstrüksiyon = Reconstruction

Özet:
Medikal görüntüleme teknikleri tıp biliminin tanı ve tedavi süreçlerinde, oldukça yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu nedenle bu tekniklerin araştırılıp geliştirilmesi tıp ve mühendislik bilimleri alanında çok önemlidir.Bu çalışmada medikal görüntüleme tekniklerinden biri olan bilgisayarlı tomografi ile görüntü elde etme yöntemleri üzerine bazı araştırmalar ve uygulamalar yapılmıştır. İlk aşamada Radon Dönüşümü kullanılarak tomografik görüntülerden sinogram verisi (tomografik veri) Matlab ortamında elde edilmiştir. Çalışmanın esas amacını teşkil eden ikinci aşamada, bu sinogram verilerinden yeniden görüntü elde etmek amacıyla Matlab ortamında dört farklı rekonstrüksiyon yöntemi modellenmiş ve bu modeller kullanılarak görüntüler yeniden oluşturulmuştur. Çalışmada kullanılan yöntemler şu şekildedir: i) filtrelenmiş geri izdüşüm algoritması (FBP), ii) yelpaze hüzme algortiması (FBBP), iii) cebirsel rekonstrüksiyon algoritması (ART), iv) eşzamanlı cebirsel rekonstrüksiyon algoritması (SART).Matlab ortamında modellenen rekonstrüksiyon algoritmaları kullanılarak elde edilen görüntüler, görüntü kalitesi ve rekonstrüksiyon süreleri bakımından karşılaştırılmış ve değerlendirilmiştir. Görüntü kalitesi bakımından iteratif yöntemlerin direkt yöntemlere kıyasla daha kaliteli sonuçlar verdiği, fakat rekonstrüksiyon süresi ve büyük boyutlara sahip matrislerin kullanımı bakımdan bazı problemler oluştuğu görülmüştür.Daha sonra, rekonstrüksiyon algoritmaları modifiye edilmiş ve 34 tomografi kesitine uygulanmıştır. Matlab ortamında bulunan ?Volume Visualization? algoritması kullanılarak üç boyutlu görüntüler elde edilmiş ve elde edilen görüntüler görüntü kalitesi bakımından karşılaştırılmıştır. SART ve FBP algoritması sonucu elde edilen üç boyutlu görüntülerin diğer görüntülere göre daha kaliteli olduğu gözlemlenmiştir.

Abstract:
Medical imaging techniques are widely used in the diagnosis and treatment processes in medicine. Hence, investigation and improvement of these techniques are very important in medicine and engineering fields.In this study, medical image reconstruction methods have been investigated, and some applications have been performed on the data acquired with computerized tomography as one of the medical imaging techniques. In the first stage, sinogram data (tomographic data) of tomographic images were obtained by using Radon Transform. In the second stage which is the main purpose of the study, for reconstructing these images, four different methods have been modeled in Matlab environment and using these models the images were reconstructed. The methods used in this study are as follows: i) filtered backprojection algorithm (FBP), ii) fan beam backprojection (FBBP) algorithm, iii) algebraic reconstruction techniques (ART), iv) simultaneous algebraic reconstruction technique (SART).The images acquired through these reconstruction algorithms have been compared and evaluated from the image quality and reconstruction time point of view. It was observed that the quality of images obtained via iterative methods are superior compared to direct methods, but deserve some problems due to reconstruction time and large scale image matrices.Then, the reconstruction algorithms have been modified, and applied to 34 tomographic sparse images. Using ?Volume Visualization? algorithm three dimensional images have been obtained and are qualitatively compared. The three dimensional images obtained via SART and FBP algorithms were better compared to other images.