Advanced registration tools for XFM
dc.contributor.advisor | Öztürk, Cengizhan | |
dc.contributor.author | Durmaz, Fevzi Aytaç | |
dc.date.accessioned | 2020-12-23T10:38:36Z | |
dc.date.available | 2020-12-23T10:38:36Z | |
dc.date.submitted | 2010 | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/327264 | |
dc.description.abstract | Girişimsel tedaviler günümüz sağlık dünyasında oldukça sık kullanılır hale gelmiştir. Kateter temelli operasyonlar düşük maliyet, çabuk iyileşme ve kolay operasyon süreci sağlamakta ve hasta için olan riskleri minimize etmektedir. Girişimsel temelli operasyonlarda X-ışınlı floroskopi şu anda altın standarttır. Cihazın gerçek zamanlı çalışması ve yüksek zamansal ve boyutsal çözünürlük operasyonlar için gerçek bir avantaj oluşturmaktadır. MR görüntüleme ise X-ışınlı cihazlarda elde edilemeyen yumuşak doku karşıtlığı ve 3 boyutlu anatomik görüntü sağlamaktadır.Bu projedeki amacımız daha önce alınmış bulunan MR görüntülerini girişim sırasındaki görüntülerin üstüne çakıştırmaktır. Çakıştırma için bu farklı iki modalite arasında imge yoğunluklarından yararlanan bir algoritma kullanılmıştır. Girişimsel anjiyografide yumuşak dokuların görüntülenmesindeki yetersizlikler uygulamacılar için zorluk teşkil etmektedir. Bu sıkıntıyı aşmak için yumuşak doku karşıtlığı yüksek olan MR görüntülerinden faydalanılabilir. MR görüntülerinden elde edilen anatomik bilgilerin füzyon yöntemleriyle operasyon sırasında anjiyo görüntüleriyle birlikte gösterilebilmesi için sağlıklı bir çakıştırma işlemine gereksinim vardır. Çakıştırma parametreleri MR hacminin en büyük yoğunluk iz düşümleri ile 2 boyutlu anjiyo görüntüleri arasındaki karşılıklı yoğunluk bilgisine dayanan bir en büyütme yöntemiyle hesaplanmıştır. İki modalite arasında karşılıklı bilgi miktarını ölçmek için floroskopik görüntü ile MRdan gelen projeksiyon görüntüsünü karşılaştırıldı. En iyi sonucu yakalayan iteratif bir otomatik çakıştırma algoritması oluşturuldu. Algoritma daha once hayvanlardan alınan in vivo floroskopi ve MR görüntülerini kullanarak test edilmiş, yöntemimizin yüksek doğrulukta bir çakışmakta sağlamakta olduğu gösterilmektedir. | |
dc.description.abstract | Minimally invasive therapies are very common in today's healthcare. Many procedures which require invasive surgery, with its associated long recovery times and high cost, can now be performed more effectively, with less trauma to the patient, by using smaller incisions and specialized surgical instruments. During interventional studies X-ray Angiography provides us with high resolution images at sufficient frame rate, but it doesn't have the desired soft tissue contrast. MR imaging on the other hand provide 3-D anatomic imaging with excellent soft tissue contrast.Abstract Our aim is to fuse 2-D X-ray images with a priori 3-D MR volumes during medical interventions to assist physicians. X-ray fused with MRI (XFM) is an approach which combines strengths of both image modalities to improve the quality of image-guidance during minimally invasive interventions. In XFM, pre-operative MR images are segmented, 3D structure of target area is reconstructed from these segments, and after registration its projection is overlapped on top of live images during X-ray fluoroscopy.Abstract Fusion of two modalities requires registration which could be achieved by using several algorithms. In this study we are using an intensity based 2D-3D registration algorithm rigid, multimodality intrasubject registration using mutual information between two modalities. The results of intensity based algorithm is compared with fiducial based registration results for the same datasets.Abstract Our preliminary results show that our method has the potential to locate the MR image on top of 2D X-ray image with high accuracy in fusing both modalities. | en_US |
dc.language | English | |
dc.language.iso | en | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Biyomühendislik | tr_TR |
dc.subject | Bioengineering | en_US |
dc.title | Advanced registration tools for XFM | |
dc.title.alternative | XFM için yoğunluk tabanlı çakıştırma algoritması | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2018-08-06 | |
dc.contributor.department | Biyomedikal Mühendisliği Anabilim Dalı | |
dc.subject.ytm | Imaging systems | |
dc.subject.ytm | Image analysis | |
dc.subject.ytm | Image processing algorithms | |
dc.subject.ytm | Image reconstruction | |
dc.subject.ytm | Image processing | |
dc.subject.ytm | X ray | |
dc.subject.ytm | Magnetic resonance imaging | |
dc.identifier.yokid | 371955 | |
dc.publisher.institute | Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü | |
dc.publisher.university | BOĞAZİÇİ ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 268065 | |
dc.description.pages | 74 | |
dc.publisher.discipline | Diğer |