Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSonuçlara bakıldığında beyin MR görüntüleri için, 0.03 eşik değerine sahip Robert, Prewitt ve Sobel yöntemlerinin diğer yöntemlere göre daha iyi sonuç verdiği gözlenmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Manyetik Rezonans Görüntüleme; üç boyutlu görüntüler elde etme yeteneği, yüksek çözünürlüğe sahip olma, kesin bilgiler verebilme gibi avantajlarından dolayı birçok klinik ve bilimsel uygulamada kullanılmaktadır. Beyin MR görüntülerinden sayısal veriler alabilmek ve bilgisayar ortamında önemli bilgileri otomatik olarak elde edebilmek için görüntü işleme yöntemlerine başvurulabilir. Bu yöntemlerin başında, görüntüdeki bilgilerin büyük bir kısmının yer aldığı kenar bilgisini ortaya çıkaran yöntemler gelir. Literatürde, kenar algılama amacıyla kullanılan birçok standart yöntem bulunmaktadır. Bu çalışmada Sobel, Prewitt, Roberts, Gauss’un Laplası, Canny ve Bulanık Mantık kenar algılama yöntemleri beyin MR görüntüleri üzerinde uygulanmış ve farklı eşik değerleri kullanılarak sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ayrıca Bulanık Mantık yönteminde giriş ve çıkış için farklı üyelik fonksiyonları kullanılarak bu fonksiyonların performans karşılaştırması yapılmıştır. Sonuçlara bakıldığında beyin MR görüntüleri için, 0.03 eşik değerine sahip Robert, Prewitt ve Sobel yöntemlerinin diğer yöntemlere göre daha iyi sonuç verdiği gözlenmiştir.
Abstract
Magnetic Resonance Imaging is used in many clinical and scientific applications due to its advantages such as the ability to obtain three-dimensional images, high resolution, and precise information. Image processing methods can be used to obtain numerical data from brain MR images and automatically obtain important information in computer environment. At the beginning of these methods, there are methods that reveal the edge information in which a large part of the information in the image is located. There are many standard methods used for edge detection in the literature. In this study, Sobel, Prewitt, Roberts, Gauss's Laplace Canny and Fuzzy Logic edge detection methods were applied on the brain MR images and the results were compared using different threshold values. In addition, in Fuzzy Logic method, the performance comparison of these functions was made by using different membership functions for input and output. When the results were examined, it was observed that the Robert, Prewitt and Sobel methods with a threshold value of 0.03 gave better results than other methods for brain MR images.