Akademik Veri Yönetim Sistemi
BMYZ2023 - Cognitive Models and Artificial Intelligence Conference, Ankara, Türkiye, 26 - 28 Ekim 2023, cilt.6, ss.70-75
Çok-modlu medikal görüntü birleştirme, görüntü kalitesini artırmak için iki ya da daha fazla medikal görüntünün birleştirilmesidir. Tıbbi görüntüleme sağlık alanında teşhis, araştırma ve tedavide önemli bir rolü üstlenmektedir. Tanı ve tedavide daha doğru klinik bilgiler için farklı modlarda görüntüler kullanılır. Tıbbi görüntülemede kullanılan Tek Foton Emisyonlu Bilgisayarlı Tomografi (SPECT), Pozitron Emisyon Tomografisi (PET), Bilgisayarlı Tomografi (CT), Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI), gibi görüntüleme teknikleri hekimlere hastaların vücudundaki sert ve yumuşak dokular hakkında bilgi sağlarlar. Her bir görüntüleme tekniği farklı özellikleri korur ve buna bağlı olarak aynı parçanın farklı görüntüleme bilgisini elde ederler. Farklı modlardaki görüntülerin birleştirilmesindeki amaç klinik tanının doğruluğunu artırmak için daha iyi bir kontrast ve füzyon kalitesi sağlamaktır. Bu doğrultuda farklı modaliteler birleştirilir ve bu sayede lezyonların anlaşılabilirliği artırılır. İyi bir füzyon görüntüsü, kaynak görüntülerdeki yararlı bilgileri korumalı ve herhangi bir yapay olgu içermemelidir. Bu çalışma da sekiz farklı CT ve MRI görüntü çifti üzerinde literatürde iyi bilinen klasik birleştirme yöntemleri kıyaslanmıştır. Birleştirme performansları görsel ve sayısal sonuçlara göre değerlendirilmiştir. Ayrıca buna ek olarak yöntemlerin CPU zaman tüketimleri arasında da karşılaştırma yapılmıştır.