Alan programlanabilir kapı dizileri (FPGA) üzerinde manyetik rezonans görüntülerin bölütlenmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorKurnaz, Mehmet Nadir
dc.contributor.authorÇınar, Salim
dc.date.accessioned2019-12-05T13:44:31Z
dc.date.available2019-12-05T13:44:31Z
dc.date.issued2011
dc.date.submitted2011-07
dc.departmentNiğde ÖHÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractImage segmentation is one of the commonly used procedures in the medical image processing applications. Magnetic resonance (MR) images are segmented for extracting distinguishing tissues in the image on the purpose of diagnosis. Due to the high resolution characteristics of the MR images and a large amount of computational load in mathematical methods, MR image segmentation process has an excessive computational complexity. Recently, field programmable gate array (FPGA) implementation capable of performing many complex computations in parallel has been applied in many areas needed for high computation. In this thesis, neighbor-pixel-intensity based feature extraction method for extraction of the textural features in medical images, k-NN (k-Nearest Neighbor) classifier and GAL (Grow and Learn) network for segmentation process are proposed. In the first stage of the study, computer simulation of the proposed methods for segmentation of MR images is separately implemented by using MATLAB and Visual C# programming. In the second stage, the same methods are implemented by using VHDL coding on FPGA hardware platform. Segmentation results implemented with both computer simulation and hardware are comparatively examined.
dc.description.abstractGörüntü bölütleme, medikal görüntü işleme uygulamalarında sıkça kullanılan işlemlerden biridir. Manyetik Rezonans (MR) görüntüler, tanı koyma amacıyla görüntüdeki ayırt edici dokuların ortaya çıkarılması için bölütlenmektedir. MR görüntülerin yüksek çözünürlüklü olması ve matematiksel yöntemlerdeki hesap yükünün fazla olması nedeniyle, MR görüntü bölütleme işlemi aşırı hesaplama karmaşıklığına sahiptir. Son yıllarda paralel işlem yapabilme yeteneğinden dolayı alan programlanabilir kapı dizileri (FPGA) yüksek hesaplama zamanı gerektiren çalışmalarda geniş uygulama alanı bulmuştur. Tez çalışmasında, MR görüntülerdeki dokusal özniteliklerin çıkarılması için komşu benek yoğunluğu temelli öznitelik çıkarma yöntemi, bölütleme işlemi için k-NN (k-en yakın komşu) sınıflayıcı ve GAL (Büyü ve Öğren) ağı önerilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında, MR görüntülerin bölütlenmesi amacıyla önerilen yöntemlerin MATLAB ve Microsoft Visual C# programları kullanılarak bilgisayarla benzetimi gerçeklenmiştir. İkinci aşamada, aynı yöntemler FPGA donanım platformu üzerinde VHDL kodlama ile gerçeklenmiştir. Hem bilgisayarla benzetim hem donanımla gerçeklenen bölütleme sonuçları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir.
dc.identifier.citationÇınar, S. (2011). Alan programlanabilir kapı dizileri (FPGA) üzerinde manyetik rezonans görüntülerin bölütlenmesi. (Yüksek Lisans Tezi) Niğde Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Niğde
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11480/7444
dc.identifier.yoktezid297611
dc.institutionauthorÇınar, Salim
dc.language.isotr
dc.publisherNiğde Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectMR Görüntü
dc.subjectBölütleme
dc.subjectk-NN Sınıflayıcı
dc.subjectGAL Ağı
dc.subjectFPGA
dc.subjectMedical Image
dc.subjectSegmentation
dc.subjectk-NN Classifier
dc.subjectGAL Network
dc.subjectFPGA
dc.titleAlan programlanabilir kapı dizileri (FPGA) üzerinde manyetik rezonans görüntülerin bölütlenmesi
dc.title.alternativeSegmentation of magnetic resonance images on field programmable gate arrays (FPGAs)
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Alan programlanabilir kapı dizileri (FPGA) üzerinde manyetik rezonans görüntülerin bölütlenmesi.pdf
Boyut:
7.3 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu