Analog Görüntü İşleme ile Tümdevre Uygulamaları
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Büşra Hasılcı
Danışman: Fırat Kaçar
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Dünyada klinik uzmanlarının en çok kaydedilen vakalar arasında gösterdiği beyin tümörleri her yıl 400000'den fazla kişi için hayati öneme sahiptir. Gelişmiş ülkeler de dahil olmak üzere vakaların son otuz yılda dikkate değer oranda artış göstermesi araştırmacıların beyin tümörlerine ilgisini her geçen gün arttırmaktadır. Beyin nefes alma, sıcaklık, beslenme, görme, düşünme ve hafıza olmak üzere vücutta her süreci kontrol eden oldukça karmaşık bir organdır. Bu nedenle, beyinde kontrolsüz olarak büyüyen tümörlerin tipinin doğru tespiti, tedavi süreci için son derece önemlidir. Radyasyon içermeyen en güvenilir görüntüleme tekniklerinden biri olduğu için özellikle beyin tümörü teşhislerinde beyin MR görüntülerine başvurulur. Bu süreçte, beyin MR görüntülerinin yüksek çözünürlükte işlenerek istenmeyen gürültülerin giderilmesi beyin tümörü teşhisinde klinik uzmanlarına önemli avantaj sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında, beyin tümörlerinin kenarlarını ve yerini yüksek doğruluk oranıyla tespit eden CCII tabanlı analog görüntü işleme tümdevre mimarisi sunulmuştur. Analog görüntü işleme karakteristiğine sahip sunulan bu devre mimarisiyle beyin MR görüntülerinde kenar algılama özelliği başarıyla gerçekleştirilmiştir. CCII tabanlı analog görüntü işleme tümdevresi, ADC kullanarak klinik uzmanlarının yüksek kalitede kolaylıkla değerlendirebileceği dijital bir mimariye dönüştürülür. Bu mimari tasarımında, beyin MR görüntülerine filtreleme işlemi uygulanarak görüntü kalitesinin arttırılmış formu elde edilmiştir. Beyin MR görüntülerinin kalitesini artırmak amacıyla Matlab SIMULINK'te %5, %10, %15 oranında gürültü eklenmiştir. Eklenen gürültüleri bastırmak için Wiener filtre, Medyan filtre, Gauss filtre, Maksimum filtre ve Minimum filtre kullanılarak filtreleme işlemi gerçekleştirilmiştir. ADC kullanılarak dijital bir görüntü işleme tümdevre niteliği kazanan CCII tabanlı analog kenar algılama tümdevresine; Sobel, Prewitt, Canny ve Robert kenar algılama algoritmaları kullanılmıştır. Beyin MR görüntüleri bu kenar algılama algoritmaları kullanılarak analiz edilmiştir. Simülasyon sonuçları, CCII tabanlı analog görüntü kenar algılama devresinin yüksek performans ve hız nedeniyle, sinyal işleme uygulamalarının MR görüntülerinin beyin tümörü tespitinde yüksek bir performans sağladığını göstermektedir. Bu tez çalışmasında hem analog hem de dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak kenar algılama ile filtreleme işlemleri gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada 16x16 piksel beyin tümörü olan hastalara ait MR görüntüleri kullanılarak gerçekleştirilen görüntü işleme uygulamaları sayesinde beyin görüntüsünün detaylı bir analizi yapılmıştır. Tez çalışmasının tamamında yapılan analiz sonuçları beklenen sonuçlar ile uyumlu olarak başarıyla elde edilmiştir.