Manyetik rezonans görüntülerinde tümör bölgelerinin otomatik tespiti
Automatic detection of tumor zones in magmetic resonance images
Yazar: HÜSAMETTİN MERT TEZCAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKALP TULUM
İstanbul Arel Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada, yaygın olarak kullanılan tıbbi görüntüleme yöntemlerinden biri olan manyetik rezonans görüntüleme cihazının yapısı, donanımsal bileşenleri ve görüntü kalitesini etkileyen faktörler detaylı şekilde incelenmiştir. Cihazın çalışma prensibi ve kullanım alanları açıklanmış, donanımsal yapısını oluşturan alt sistemler gösterilmiştir. Bilgisayar tabanlı program kullanılarak görüntü işlemesi yapılmış, işlenen görüntüler üzerinden tümör aday bölgesi tespiti yapılarak öznitelik değerleri bulunmuştur. Daha sonra Yapay Sinir Ağı geliştirilerek öznitelik değerlerinden manyetik rezonans görüntülerinde beyin tümör bölgelerinin otomatik tespit işlemi gerçekleştirilmiştir.
MRI cihazlarında kullanılan ferromanyetik mıknatıslar, güçlü manyetik alanların oluşmasını sağlar. Bu harici elektromanyetik alanlar, elektrik iletkenliği bulunan vücut içi implantlar ve biyomalzemeler üzerinde bozucu etki yapar. Manyetik alanın yanı sıra, gradyent manyetik alan ve elektromanyetik atımlar etki alanlarının içindeki biyomalzemeler ile etkileşime girer. Bunların sonucu olarak, MRI cihazı içerisine giren hastalarda doku ısınması ya da gömülü tıbbi cihazların çalışmaması gibi sorunlarla karşılaşılabilir. Bu istenmeyen enterferansların önüne geçilebilmesi için elektromanyetik uyumluluk ve sinyal girişim testlerinin yapılarak MRI cihazlarının bu gereksinimlere uygun şekilde tasarlanması ve üretilmesi gerekir.   
MRI cihazları donanımsal özelliklerinin yanı sıra; görüntüleme alanı, matris değeri, averaj sayısı ve kontrast gürültü oranı gibi farklı parametrelerin en uygun biçimde seçilmesiyle, sinyal gürültü oranı yüksek görüntüler elde edilir. Görüntü kalitesinin yüksek olması hastalıkların doğru teşhisine olanak sağlayan inceleme olanakları sunar. Bu seçimlerin doğru yapılması ve en uygun MRI cihaz yapısının oluşturulması önemli bir mühendislik uygulama alanıdır.

Abstract:
In this study, the structure, hardware components and factors affecting image quality of the magnetic resonance imaging device, which is one of the commonly used medical imaging methods, have been examined in detail. The operating principle and application areas of the device are explained and the sub-systems that make up the hardware structure are shown. Image processing was done using a computer-based program, tumor candidate region was determined over the processed images and attribute values were found. Later on, Artificial Neural Network was developed and automatic detection of brain tumor regions was performed in magnetic resonance images from the attribute values.
Ferromagnetic magnets used in MRI devices create strong magnetic fields. These external electromagnetic fields have a detrimental effect on the body's electrical implants and biomaterials. In addition to the magnetic field, the gradient magnetic field and electromagnetic pulses interact with the biomaterials within their domains. As a result, patients entering the MRI may experience problems such as tissue warming or the failure of embedded medical devices. In order to avoid these unwanted interferences, MRI devices must be designed and manufactured in accordance with these requirements by performing electromagnetic compatibility and signal interference tests. 
In addition to the hardware features of MRI devices; by selecting various parameters such as field of view, matrix value, NEX and contrast to noise ratio, images with high signal to noise ratio are obtained. The high image quality offers the possibility of examination for accurate diagnosis of diseases. Making these choices correctly and creating the most suitable MRI device structure is an important engineering application field.