SavedAdd your journal

Journals / İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2006 / Cilt: 5 - Sayı: 9

Şablon Eşleme Yöntemi Kullanılarak Mamogramlardaki ve Akciğer BT’lerindeki Anormalliklerin Bilgisayar Destekli Tespiti: Bir Derleme Çalışması

Serhat ÖZEKES
A.yılmaz ÇAMURCU
Pages
101–118
Publication Date
2006-06-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Özellikle bölütlendirme, özellik hesaplama ve sınıflama amacıyla kullanılan teknikler incelenmiştir

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu derleme çalışmasında mamogramlarda ve akciğer bilgisayarlı tomografilerinde (BT) son yıllarda şablon eşleme yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiş olan bilgisayar destekli tespit (BDT) sistemlerinin incelenmesi ve karşılaştırılması amaçlanmıştır.
📊
Key Findings & Data:Bu derleme çalışmasında mamogramlarda ve akciğer bilgisayarlı tomografilerinde (BT) son yıllarda şablon eşleme yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiş olan bilgisayar destekli tespit (BDT) sistemlerinin incelenmesi ve karşılaştırılması amaçlanmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Özellikle bölütlendirme, özellik hesaplama ve sınıflama amacıyla kullanılan teknikler incelenmiştir
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Şablon Eşleme · Bilgisayar Destekli Tespit · Meme Kitle Tespiti

Özet

Bu derleme çalışmasında mamogramlarda ve akciğer bilgisayarlı tomografilerinde (BT) son yıllarda şablon eşleme yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiş olan bilgisayar destekli tespit (BDT) sistemlerinin incelenmesi ve karşılaştırılması amaçlanmıştır. Özellikle bölütlendirme, özellik hesaplama ve sınıflama amacıyla kullanılan teknikler incelenmiştir

🔖

Cite This Article

ÖZEKES, S., ÇAMURCU, A. (2006). Şablon Eşleme Yöntemi Kullanılarak Mamogramlardaki ve Akciğer BT’lerindeki Anormalliklerin Bilgisayar Destekli Tespiti: Bir Derleme Çalışması. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 5 - Sayı: 9, 101–118. https://ajindex.com/articles/124082

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (8)

  1. Farag A.A., El-Baz A., Gimel'farb G.L. ve Falk R., (2004), “Detection and Recognition of Lung Abnormalities Using Deformable Templates”, IEEE Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR’04), 3, 738 – 741. Giger M. L., Karssemeijer N. ve Armato S. G., (2001), ‘‘Computer Aided Diagnosis in Medical Imaging,’’ IEEE Trans. Med. Imag., 20, 1205–1208.
  2. Hadjiiski M., Chan H. P., Sahiner B., Petrick N. ve Helvie M. A., (2001), “Automated Registration of Breast Lesions in Temporal Pairs of Mammograms for Interval Change Analysis—Local Affine Transformation for Improved Localization”, Med. Phys., 28, 1070–1079.
  3. Hatanaka Y., Hara T., Fujita H., Kasai S., Endo T. ve Iwase T., (2001), “Development of An Automated Method for Detecting Mammographic Masses With A Partial Loss of Region”, IEEE Transactions on Medical Imaging, 20, 1209- 1214. Kakinuma R., Ohmatsu H. ve Kaneko M., ( 1999), “Detection Failures in Spiral CT Screening for Lung Cancer: Analysis of CT Findings”, Radiology, 212, 61–66.
  4. Lee Y., Hara T. ve Fujita H., (2001), “Automated Detection of Pulmonary Nodules in Helical CT Images Based on An Improved Template-Matching Technique”, IEEE Trans. Med. vol. 20, 595-604.
  5. Li F., Sone S., Abe H., MacMahon H., Armato S. ve Doi K., (2002), “Lung Cancers Missed at Low-Dose Helical CT Screening in A General Population: Comparison of Clinical, Histopathologic, and Imaging Findings,” Radiology, vol. 225, 673–683.
  6. Ozekes S., Osman O. ve Camurcu A.Y., (2005), “Mammographic Mass Detection Using A Mass Template”, Korean J Radiol, 6, 221-228.
  7. Tourassi G.D., Vargas-Voracek R., Catarious D.M. ve Floyd C.E., (2003), “Computer-Assisted Detection of Mammographic Masses: A Template Matching Scheme Based on Mutual Information”, Medical Physics, 30, 2123-2130.
  8. Wang P., DeNunzio A., Okunieff P. ve O’Dell W.G., (2005), “Metastatic Lung Tumor Early Detection Using 3D Template Matching”, International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics