X-ışını El Görüntülerinde Kemik Dokusunun Bölütlenmesi - Yüksel, Ayhan (Fen Bilimleri Enstitüsü, 2015)
Çalışmada X-ışını el görüntülerinden kemik dokusunun bölütlenmesine ilişkin bir yöntem geliştirilmiştir. X-ışını görüntüleri en sık kullanılan medikal görüntüleme yöntemidir. X-ışını el görüntülerinin analiziyle kemik yaşı ve kemik yoğunluğu bilgisine ulaşılabilir, kırık kemikler analiz edilebilir. Sayılan kullanım alanlarında objektif ve hızlı sonuç elde edebilmek için otomatik bir bölütleme yöntemine ihtiyaç vardır. X-ışını kaynağından çıkan fotonların görüntünün her noktasına eşit şiddette gelemediğinden X-ışını görüntülerinde türdeş olmayan aydınlık dağılımı gözlemlenmektedir. Bölütleme işlemlerinden önce, türdeş olmayan aydınlık dağılımı önerilen bir metot ile geriye dönük olarak düzeltilmiş ve bu işlemden sonra görüntünün bölütlenme başarımında artış gözlemlenmiştir. Görüntüleri bölütlemek için değişik öznitelik çıkartma yöntemleri denenmiş, tezde önerilen varyans temelli bir öznitelik çıkartma yöntemi ile kemik dokusunun bölütlenmesinde yüksek başarımlar elde edilebildiği görülmüştür. Yapılan çalışma ile literatüre iki katkı sağlanmıştır: i) X-ışını el görüntülerinde türdeş olmayan ışık dağılımının düzeltilmesi ii) X-ışını el görüntülerinde kemik dokusunun bölütlenmesi. Geliştirilen yöntemle görüntülerin otomatik olarak bölütlenmesi sayesinde yöntemin deneyimsiz kullanıcılara kolaylık sunduğu ve görüntüleme cihazlarının yeteneğini arttırması beklenir.

In this study, a method for segmentation of bone tissue in X-ray hand images was developed. X-ray imaging is the most applied medical imaging technique. By analysis of X-ray hand images, bone age and bone density information can be measured and bone fractures can be analyzed. There is a need for an automatic segmentation method among these application areas to obtain objective and fast results. It is observed that photons that leave X-ray source don t arrive with same intensity to all points of image. For this reason, inhomogeneous illumination distribution is viewed in X-ray images. Before the segmentation processes, inhomogeneous illumination distribution is corrected retrospectively and after this correction, an increase is obtained in the performance of segmentation of the image. Different feature extraction methods are tried for image segmentation, it is possible to obtain high performances in segmentation of bone tissues with a feature extraction method based on variance which is proposed in this study. With this study, two contributions are provided to literature: i) the correction of inhomogeneous illumination distribution ii) the segmentation of bone tissue in X-ray hand radiographs. With this developed method, with the help of the segmenting images automatically, simplicity for inexperienced users and an improvement in the ability of imaging devices are expected.
Segmentation Of Bone Tissue In X-ray Hand Images
Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2008
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2008
Keywords: X-ışını görüntüleme; Bölütleme; Yapay sinir ağları; X-Ray imaging; Segmentation; Artificial neural networks