Özetçe Bu çalışmada yüksek çözünürlüklü tomografi.görüntülerinden (HRCT) akciğerlerin segmentasyo... more Özetçe Bu çalışmada yüksek çözünürlüklü tomografi.görüntülerinden (HRCT) akciğerlerin segmentasyonu yapılarak, akciğer sınırlarının belirlenmesi gerçekleştirilmiştir. Akciğer segmentasyonu için bulanık C-ortalamaları algoritması kullanılmıştır. Diğer bulanık C-ortalamaları algoritmalarından farklı olarak bu çalışmada sınıflandırma yaparken resmin yoğunluk değerleri yerine histogram değerleri kullanılmıştır. Böylece algoritma daha kısa sürede daha verimli bir sonuç vermektedir. Bu algoritma ile HRCT görüntülerinden akciğerler %90.6 başarı oranı ile doğru tespit edilmiştir ve tek bir HRCT görüntüsü için akciğerlerin çıkarılması 2.2sn gibi kısa bir sürede gerçekleştirilmektedir. Abstract In this study, lung segmentation and lung extraction have been done from High resolution computer tomography (HRCT). Fuzzy C-means Clustering (FCM) has been used for lung segmentation. In this study, histogram based fuzzy C-means clustering (fast fuzzy C means Clustering-FFCM) has been used instead of normal FCM. Histogram based FCM is faster and more efficient than FCM. Lung segmentation has been done with %90.6 accuracy with FFCM and the algorithm takes approximately 2.2s just for one HRCT slice.
Özetçe Bu çalışmada yüksek çözünürlüklü tomografi.görüntülerinden (HRCT) akciğerlerin segmentasyo... more Özetçe Bu çalışmada yüksek çözünürlüklü tomografi.görüntülerinden (HRCT) akciğerlerin segmentasyonu yapılarak, akciğer sınırlarının belirlenmesi gerçekleştirilmiştir. Akciğer segmentasyonu için bulanık C-ortalamaları algoritması kullanılmıştır. Diğer bulanık C-ortalamaları algoritmalarından farklı olarak bu çalışmada sınıflandırma yaparken resmin yoğunluk değerleri yerine histogram değerleri kullanılmıştır. Böylece algoritma daha kısa sürede daha verimli bir sonuç vermektedir. Bu algoritma ile HRCT görüntülerinden akciğerler %90.6 başarı oranı ile doğru tespit edilmiştir ve tek bir HRCT görüntüsü için akciğerlerin çıkarılması 2.2sn gibi kısa bir sürede gerçekleştirilmektedir. Abstract In this study, lung segmentation and lung extraction have been done from High resolution computer tomography (HRCT). Fuzzy C-means Clustering (FCM) has been used for lung segmentation. In this study, histogram based fuzzy C-means clustering (fast fuzzy C means Clustering-FFCM) has been used instead of normal FCM. Histogram based FCM is faster and more efficient than FCM. Lung segmentation has been done with %90.6 accuracy with FFCM and the algorithm takes approximately 2.2s just for one HRCT slice.
Uploads
Conference Presentations by Levent Kart