Farklı açılardan alınan B-mode ultrason görüntülerinin derin öğrenme teknikleri ile çakıştırılması
Registration of B-mode ultrasound images from different angles with deep learning approach
Yazar: MAHSA MIKAEILI
Danışman: PROF. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Ataletsel ölçüm birimi = Inertial measurement unit ; Derin öğrenme = Deep learning ; Dönüşüm optimizasyonu = Conversion optimisation ; Konum belirleme = Position determination ; Ultrason = Ultrasound

Özet:
Ultrason görüntüleme sistemi, sağladığı taşınabilirlik, invazif olmaması ve gerçek zamanlı görüntü sağlama özelliklerinden dolayı tıpta yaygın olarak kullanılmaktadır. Ama tüm bu avantajların yanı sıra ultrason görüntülerinin bazı dezavantajları bulunmaktadır. Bu dezavantajlar ultrason görüntülerinde çözünürlük hücrelerinin yükseklik yönünde değişmesinden ve ayrıca nokta ayrım fonksiyonuna bağlılığından kaynaklanmaktadır. Bu dezavantajların bir sonucu olarak ultrason görüntülerinde çözünürlüğü arttırmak, üç boyutlu yapılandırma, çoklu veya tekli model çakıştırma işlemleri zor hale gelmektedir. Bu problemleri gidermek ve dolayısıyla çakıştırma işleminde ve diğer uygulama alanlarında başarıyı arttırmak için dışarıdan destek alarak ultrason probunun ve dolaylı olarak ultrason görüntülerinin konumunu belirlemeye ihtiyaç bulunmaktadır. Diğer taraftan ise günümüzde derin öğrenme ağlarının görüntü işleme konusunda oldukça başarılı olduğu bilinmektedir. Bu nedenle bu çalışmada atalet ölçü birimi kullanarak ultrason probunun konumu ve dolaylı olarak görüntülerin konumu belirlenmeye çalışılmıştır. Daha sonra görüntüler kümeler halinde derin öğrenme ağına tanımlanmış olup çıkışta konum bilgileri tahmin edilmiştir. Ağın performansını ölçmek için fantom ve gönüllülerin tiroit ve karaciğer bölgeleri üzerinden alınan veriler kullanılmıştır. Önerilen ağ yapısının sonuçları iki farklı ağ yapısının sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Son olarak çözünürlüğü artırmak ve benek gürültülerini azaltmak için konum tahminine dayalı yeni bir yöntem önerilmiştir. İlgili yöntem sıra ile konum tahmini, çakıştırma ve istifleme aşamalarından oluşmaktadır.

Abstract:
Ultrasound imaging system is a common imaging modality in medicine due to its portability, non-invasiveness and providing real-time imaging features. However, besides these advantages, the ultrasound imaging system has some drawbacks. These drawbacks arise from changing their resolution cells in the elevational distance and also their dependence on the point spread function. As a consequence of these drawbacks, resolution enhancement, 3D reconstruction, and multi-model or even mono-model registration become challenging processes. In order to tackle mentioned drawbacks, and consequently increase success in registration and other application fields, it is essential to externally determine the ultrasound probes' position and consequently their images' position. On the other hand, deep neural networks have provided high performance in image processing. Hence, in this study, by employing inertial measurement unit, ultrasound probe's position and consequently their images' positions had been determined. Then we would like to estimate the ultrasound images' position in the network's output by defining ultrasound images in a concatenated manner. Evaluating network performance relies on data collected from phantom and volunteers' thyroid and liver regions. Acquired results with the proposed network modality, had been compared with acquiring results from two robust networks. Ultimately in order to enhance ultrasound images' resolution and decrease speckle noises, a new method which relies on position information has been proposed. Proposed method consequently relies on position estimation, image registration and stacking.