Tıbbi görüntülerin bölütlenmesi ve karar destek sistemi için mobil istemci uygulama geliştirme
Segmentation of medical images and client-side mobile application development for desicion support system
Yazar: MÜCAHİD GÜNAY
Danışman: DOÇ. DR. AHMET ALKAN
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Günümüzde tıpta teşhis amacıyla manyetik rezonans (MR), bilgisayarlı tomografi (BT), ultrasonografi gibi bir çok görüntüleme işlemleri rutin hale gelmiştir. Bu görüntülerin doğru değerlendirilmesi birçok hastalığa tanı konulmasında vazgeçilmez bir öneme sahiptir. İnsan sağlığı gibi önemli bir konuda hekimlere inceleyecekleri görüntünün, görüntü işleme teknikleri kullanarak iyileştirilmesi, problemli olabilecek bölgelerin hekimin dikkatini çekecek bir şekilde belirlenmesi, istenilen bölgelerin alan ve hacimsel ölçülerinin hızlıca gösterilmesi oldukça önemli bir konudur. 
Tezde hekime yardımcı olabileceği düşünülen beş konu üzerinde çalışılmıştır. Bunlar kısaca MR görüntülerinden corpus callosumun bölütlenmesi, BT görüntülerinden sfenoid sinüsün bolütlenmesi, BT görüntülerinden paranazal sinüslerin üç boyutlu modellenmesi, MR görüntülerinden tiroit nodülünün bölütlenmesi ve Lomber MR görüntülerinden L1-L4 omurları segmente edilerek intensitesinin kemik dansitometri raporlarıyla kıyaslanması olarak adlandırılabilir. Çalışılan tüm konular ve tıbbi görüntülere konusunda uzman hekimlerle birlikte karar verilmiştir. Çalışmalardan elde edilen ölçülebilir sonuçlar ayrıntılı olarak performans değerlendirilmesine tabi tutulmuştur. Elde edilen bölütleme başarım sonuçları ilgili bölümlerde verilmiş olup, en düşük ortalama başarım için ZSI değeri 0,85 olarak hesaplanmıştır. Son olarak, Android işletim sistemli mobil cihazlar üzerinde kullanılabilmesi için pilot bir uygulama geliştirilerek, çalışma mobil cihazlardan erişilebilir hale getirilmiştir.

Abstract:
Today, several imaging modalities such as Magnetic Resonance (MR) Computational Tomography (CT) and ultrasonography has become a routine in medical diagnosis. Correct evaluation of these images plays a crucial role in diagnosis of various diseases. It is also important for physicians to improve the image by using image processing techniques, to emphasize the defective regions from the image and to rapidly calculate the area and volume measurements from region of interest.
In this thesis, five subjects were studied that might be useful for physicians. These are briefly; the segmentation of corpus callosum from MR images, the segmentation of sphenoid sinuses from BT images, 3D modeling of paranasal sinuses from BT images, the segmentation of thyroid nodule from MR images and comparing results of bone densitometry report within intensities of the segmented L1-L4 vertebral bones from lumbar MR images. The subjects studied and medical images was decided together with specialist physicians. The measurable results derived from studies are subjected to performance evaluation. Segmentation performance results are given in the corresponding section, the lowest average success rate was calculated as 0.85 ZSI value. Finally a pilot application to be used on mobile devices based on android operating system has been developed and studies have been made accessible from mobile devices.