Beyin MRI verilerinden kafatası kalınlığının hesaplanması
Calculation of skull thickness from brain MRI data
Yazar: MÜCAHİT ÇALIŞAN
Danışman: DOÇ. DR. MUHAMMED FATİH TALU
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışması, yaş ve cinsiyete bağlı olmaksızın 3-B MRI verilerinden kafatası kemik kalınlık haritasını otomatik hesaplayabilen üç farklı yöntemi içerir. Bu yöntemler termal ısı, dik ışın ve dik ışın temelli jeodezik eğri yöntemleridir.
Termal ısı yönteminde, ısının cisim üzerinde yayılım prensibi esas alınmaktadır. Buna göre kafatasının iç yüzey kısmı 0℃ olacak şekilde ayarlanır ve ısının yayılımı sağlanır. Yayılım sonrası kafatasının dış yüzeyindeki ısı miktarları ölçülür ve iç-dış ısı farkı kemik kalınlık değeri orantılıdır. Bu orantının belirlenmesinde kalınlığı bilinen referans noktalar kullanılarak kalibrasyon yapılmaktadır.
Dik ışın yöntemi, ışığın yayılımı prensibine dayanmaktadır. İlk olarak kafatası üçgenlerden oluşan büyük bir örgü (mesh) yapısına dönüştürülür. Milyonlarca düğüme sahip bu örgüde hesaplama maliyeti yüksek olacağı için kaynaştırma teknikleriyle düğüm sayısı azaltılır. Her bir düğümden kafatasına inen dik vektörler hesaplanarak tersi yönde ışın gönderilir. Işığın kemikten çıktığı ilk nokta ile başlangıç noktası arasındaki uzaklık kemik kalınlığını vermektedir.
Son olarak dik ışın yönteminin hesaplama maliyetini düşürmek için dik ışın temelli jeodezik eğri yaklaşımı önerilmektedir. Bu yöntemde, kafatasının belirli noktalarına 23 adet işaretçi yerleştirilir. Sonraki adımda işaretçileri birbirine bağlayan jeodezik eğriler hesaplanır. Dik ışın yöntemiyle eğriler üzerindeki noktaların kalınlıkları hesaplanır. Son aşamada regresyon tekniğiyle diğer noktaların kalınlık değerleri hesaplanır.
Fırat Üniversitesi Hastanesi Beyin Cerrahisi Bölümü'den elde edilen MRI verileri kullanılarak geliştirilen kemik kalınlığı hesaplama yöntemlerinden bilimsel çıktılar üretilmiştir.

Abstract:
This thesis study includes three different methods that can automatically calculate the skull bone thickness map from 3-D MRI data regardless of age and gender. These methods are thermal heat, vertical ray and vertical ray based geodesic curve methods.
The thermal heat method is based on the principle of diffusion of heat on the body. Accordingly, the inner surface of the skull is adjusted to 0°C and the heat is propagated. After the propagation, the amount of temperature on the outer surface of the skull is measured and the internal-external temperature difference is proportional to the bone thickness value. In determining this ratio, calibration is performed using reference points of known thickness.
The vertical ray method is based on the principle of propagation of light. First, the skull is converted into a large mesh structure consisting of triangles. Since the computational cost will be high in this mesh with millions of nodes, the number of nodes is reduced by fusing techniques. The vertical vectors descending from each node to the skull are calculated and the ray is sent in the opposite direction. The distance between the first point where the light comes out of the bone and the starting point gives the bone thickness.
Finally, a vertical ray based geodesic curve approach is proposed to reduce the computational cost of the vertical ray method. In this method, 23 landmarks are placed at certain points of the skull. In the next step, the geodesic curves connecting the markers are calculated. The thickness of the points on the curves is calculated by the vertical ray method. In the last stage, the thickness values of other points are calculated with the regression technique.
Scientific works are produced from bone thickness calculation methods developed by using MRI data obtained from Fırat University Hospital, Department of Neurosurgery.