Bilgisayarli tomografi görüntülerinde kolon bölütleme ve şablon eşleme yöntemi ile kolonik polip tespiti

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorKiliç, Niyazi
dc.contributor.authorOsman, Onur
dc.contributor.authorUçan, Osman Nuri
dc.date.accessioned2024-10-12T19:47:12Z
dc.date.available2024-10-12T19:47:12Z
dc.date.issued2008
dc.departmentİstanbul Ticaret Üniversitesi, Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar Teknolojileri Bölümüen_US
dc.description2008 IEEE 16th Signal Processing, Communication and Applications Conference, SIU -- 20 April 2008 through 22 April 2008 -- Aydin -- 74111en_US
dc.description.abstractBu makalede, bilgisayarlı tomografi (BT) görüntülerinde kolonik poliplerin tespit edilmesi için yeni bir bilgisayar destekli tespit (BDT) sistemi geliştirilmiştir. Önerilen BDT sistemi ile önce hücresel yapay sinir ağları (HYSA) kullanılarak BT görüntülerinden kolon bölgesi çıkarılmıştır. Bölütleme performansının yükseltilmesi için HYSA’nın A, B ve I şablon parametreleri genetik algoritma ile eniyilenmiştir. Her bir BT görüntüsün ilgili kolon bölgeleri bir araya getirilerek üç boyutlu kolon bölgesi görüntüsü oluşturulmuştur. Bu görüntüler üzerinde 4 katmanlı 12 12 × boyutunda üç boyutlu küresel şablonlar çalıştırılarak kolonik polipler tespit edilmiştir. Bu çalışmada; 15 tane kolonik polip içeren 11 hastaya ait toplam 1148 BT görüntüsü değerlendirilmiştir. Önerilen BDT sisteminin tespit duyarlılığı %100 ve hasta başına düşen yanlış pozitif (YP) oranı 10’dur. en_US
dc.description.abstractIn this paper, we introduced a novel Computer Aided Detection (CAD) system for colonic polyp detection in CT data. The CAD system extracts colon region from CT images using cellular neural network (CNN) which its parameters of A,B and I templates are optimized by genetic algorithm in order to improve segmentation performance. Region of interest (ROI) of all slices were combined together to acquire a 3D ROI image and then we generate a 3D ROI image (3D segmented colon. Then the system performs 3D template matching with four layers of 12×12 cells to detect polyps. The CAD system was evaluated with 1148 CT images from 11 patients containing 15 marked polyps. The overall sensitivity of our CAD system is, 100% with the level of 10 FPs per case.
dc.identifier.citationN. Kilic, O. Osman and O. N. Ucan, "Colon segmentation and the detection of colonic polyp with template matching in CT images," 2008 IEEE 16th Signal Processing, Communication and Applications Conference, Aydin, Turkey, 2008, pp. 1-4.
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2008.4632731
dc.identifier.isbn978-142441999-9
dc.identifier.scopus2-s2.0-56449098216en_US
dc.identifier.scopusqualityN/Aen_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1109/SIU.2008.4632731
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/8787
dc.indekslendigikaynakScopusen_US
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartof2008 IEEE 16th Signal Processing, Communication and Applications Conference, SIUen_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectCellular neural networksen_US
dc.subjectComputerized tomographyen_US
dc.subjectElectric instrument transformersen_US
dc.subjectGenetic algorithmsen_US
dc.subjectImage enhancementen_US
dc.subjectNeural networksen_US
dc.subjectSignal processingen_US
dc.subjectTemplate matchingen_US
dc.subjectThree dimensionalen_US
dc.subject3D template matchingen_US
dc.subjectCad systemsen_US
dc.subjectColon segmentationsen_US
dc.subjectColonic polyp detectionsen_US
dc.subjectColonic polypsen_US
dc.subjectComputer aided detection systemsen_US
dc.subjectCT datumsen_US
dc.subjectCt imagesen_US
dc.subjectRegion of interestsen_US
dc.subjectRoi imagesen_US
dc.subjectSegmentation performancesen_US
dc.subjectImage matchingen_US
dc.titleBilgisayarli tomografi görüntülerinde kolon bölütleme ve şablon eşleme yöntemi ile kolonik polip tespitien_US
dc.title.alternativeColon segmentation and the detection of colonic polyp with template matching in CT imagesen_US
dc.typeConference Objecten_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
Bilgisayarli tomografi görüntülerinde kolon bölütleme ve şablon eşleme yöntemi ile kolonik polip tespiti.pdf
Boyut:
610.42 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir

Koleksiyon

Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
MYO, Bilgisayar Teknolojileri Bölümü Koleksiyonu