Üç Boyutlu T1 Ağırlıklı Manyetik Rezonans Görüntülerinde Ön İşleme Yöntemleri

dc.contributor.author Öziç, Muhammet Üsame
dc.contributor.author Özşen, Seral
dc.date.accessioned 2021-12-13T10:34:43Z
dc.date.available 2021-12-13T10:34:43Z
dc.date.issued 2020-08-31
dc.description.abstract T1 ağırlıklı üç boyutlu yapısal manyetik rezonans görüntüleme, hastalıklardan dolayı beyinde meydana gelen doku bozuklukları ve hacimsel kayıpların yüksek çözünürlükte görüntülenmesini sağlayan bir görüntüleme tekniğidir. Bu görüntüleme tekniği ile hastaya dışarıdan herhangi bir müdahale yapılmadan görüntüler alınabilmektedir. Fiziksel olarak görüntü alımının temelinde radyo frekans teknolojisi bulunmaktadır. Öncelikle beyinde bulunan hidrojen atomlarındaki protonların etkileşime gireceği bir radyo frekans dalga gönderilir. Radyo frekans dalgası durdurulduğunda protonlar eski durumlarına geri dönmek eğilimindedir. Eski durumlarına dönerken, yaydıkları enerji bir akım olarak toplanır ve indüklenir, daha sonra görüntü Fourier dönüşümleri ile elde edilir. Görüntüler isteğe göre farklı sekanslarda alınabilir. Her bir sekansın hastalığa göre klinikte farklı ayırt edici özellikleri bulunmaktadır. Manyetik rezonans görüntüleri birbirini takip eden kesitlerden oluşur. Hastalık herhangi bir kesitte gözlemlenebileceği gibi birbirini takip eden birkaç kesitin beraber analiz edilmesi ile de görülebilmektedir. Manyetik rezonans görüntü sekansları içerisinde en çok kullanılan görüntüler üç boyutlu T1 ağırlıklı görüntülerdedir. Bu sekansta yumuşak beyin dokusu yüksek çözünürlükte görüntülenebildiği için hacimsel bozukluklar, dejenerasyon, simetri bozulması, doku bozulması, beyin küçülmesi ve büyümesi gibi birçok katı değişiklikler net bir şekilde izlenebilmektedir. Elde edilen görüntüler hastanelerde radyologlar tarafından analiz edilerek yorumlanmaktadır. Ancak özellikle yapay zeka ve sınıflandırma çalışmalarında birtakım sayısal araçlara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu sayısal araçların kullanılabilmesi için görüntüler üzerinde bazı ön işlemelerin yapılması gerekmektedir. Bu çalışmada T1 ağırlıklı üç boyutlu yapısal manyetik rezonans görüntülerinin ön işleme yöntemlerinden olan eksen dönüştürme, görüntü reoryantasyonu, normalizasyon, modülasyon, segmentasyon, birlikte çakıştırma, gürültü ve bias giderme, yumuşatma, beyin dışı yapıların giderilmesi incelenmiştir. Ön işleme için kullanılan sayısal araçların nasıl ve hangi sırada kullanılacağı tanımlanmış ve üç boyutlu bir manyetik rezonans görüntü üzerinde uygulamaları yapılmıştır. en_US
dc.description.abstract T1 weighted three-dimensional structural magnetic resonance imaging is an imaging technique that enables high resolution imaging of tissue defects and volumetric losses in the brain due to diseases. With this imaging technique, images can be taken without any external intervention to the patient . Radio frequency technology is at the basis of physical image acquisition. Firstly, a radio frequency wave is sent in which the protons in the hydrogen atoms in the brain will interact. When the radio frequency wave is stopped, protons tend to return to their former state. While returning to their former state, the energy their emitted is collected and induced as a current, then the image is obtained by Fourier transforms. Images can be taken in different sequences upon request. Each sequence has different distinctive features in the clinic with respect to the disease. Magnetic resonance images consist of successive slices. The disease can be observed in any slice, or it can be seen by analyzing several slices in succession. Among the magnetic resonance image sequences, the most used images are in 3D T1-weighted images. Since soft brain tissue can be displayed in high resolution in this sequence, many rigid changes such as volumetric disorders, degeneration, symmetry disruption, tissue disruption, brain shrinkage and enlargement can be clearly observed. The images obtained are analyzed and interpreted by radiologists in hospitals. However, some numerical tools are needed especially in artificial intelligence and classification studies. In order to use these numerical tools, some preprocessing must be done on the images. In this study, axis conversion, image reorientation, normalization, modulation, segmentation, co-registration, noise and bias removal, smoothing, removal of non-brain structures are examined, which are the preprocessing methods of T1-weighted three-dimensional structural magnetic resonance images. How and in which order to use the numerical tools used for pre-processing has been defined and their applications are made on a threedimensional magnetic resonance image. en_US
dc.identifier.doi 10.31590/ejosat.719062
dc.identifier.issn 2148-2683
dc.identifier.issn 2148-2683
dc.identifier.uri https://doi.org/10.31590/ejosat.719062
dc.identifier.uri https://app.trdizin.gov.tr/makale/TXpZek5qZ3hNUT09
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.13091/1122
dc.identifier.uri https://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/363681
dc.language.iso tr en_US
dc.relation.ispartof Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi en_US
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.subject Tıbbi Laboratuar Teknolojisi
dc.subject Mikroskopi
dc.title Üç Boyutlu T1 Ağırlıklı Manyetik Rezonans Görüntülerinde Ön İşleme Yöntemleri en_US
dc.title.alternative Pre-Processing Methods on Three Dimensional T1 Weighted Structural Magnetic Resonance Images en_US
dc.type Article en_US
dspace.entity.type Publication
gdc.author.id 0000-0001-5332-8665
gdc.author.id 0000-0002-3037-2687
gdc.bip.impulseclass C5
gdc.bip.influenceclass C5
gdc.bip.popularityclass C4
gdc.coar.access open access
gdc.coar.type text::journal::journal article
gdc.collaboration.industrial false
gdc.date.full 2020-08-31
gdc.description.department Fakülteler, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü en_US
gdc.description.endpage 240 en_US
gdc.description.isFunded false
gdc.description.issue 19 en_US
gdc.description.publicationcategory Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı en_US
gdc.description.scopusquality N/A
gdc.description.startpage 227 en_US
gdc.description.volume 0 en_US
gdc.description.wosquality N/A
gdc.identifier.openalex W3032122262
gdc.identifier.trdizinid 363681
gdc.index.type TR-Dizin
gdc.oaire.accesstype GOLD
gdc.oaire.diamondjournal false
gdc.oaire.impulse 1.0
gdc.oaire.influence 2.3313065E-9
gdc.oaire.isgreen false
gdc.oaire.popularity 3.1299723E-9
gdc.oaire.publicfunded false
gdc.oaire.sciencefields 03 medical and health sciences
gdc.oaire.sciencefields 0302 clinical medicine
gdc.openalex.collaboration National
gdc.openalex.fwci 0.21
gdc.openalex.normalizedpercentile 0.54
gdc.opencitations.count 2
gdc.plumx.crossrefcites 3
gdc.plumx.mendeley 9
gdc.virtual.author Özşen, Seral
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery 0a748abb-7416-473a-972c-70aa88a8d2a3
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery 38239134-2638-4e9e-8ec2-877d1e166988

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Name:
2a56eef7-0ddd-4b16-8d17-414addbe4f65.pdf
Size:
1.58 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Watermarked PDF