KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2016 / Cilt: 19 - Sayı: 2

Koroner Arterlerin Bölütlenmesi Temelli Bir Karar Destek Sistemi

Ahmet ALKAN
Turab SELÇUK
Mehmet TEKİNALP
Sayfa
99–103
Yayın Tarihi
2016-09-09
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen başarım sonuçları 0.8 ile 0.95 arasında olup, bu değerler literatürde başarılı olup, klinik uygulamalarda kullanılabilecektir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Kalbi besleyen koroner arterlerin anatomisinin bilinmesi kalp hastalıklarının tanısında büyük önem arz etmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Koroner arterlerden sağ koroner arter (RCA), sol ana koroner arter (LMCA), sol ön inen arter (LAD) ve sirkumflex arter (Cx) veya alt dallardaki arterlerden birinde meydana gelebilecek bir tıkanmanın büyüklüğü tedavi yöntemi için önem arz etmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen başarım sonuçları 0.8 ile 0.95 arasında olup, bu değerler literatürde başarılı olup, klinik uygulamalarda kullanılabilecektir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Biyomedikal · Görüntü İşleme

Özet

Kalbi besleyen koroner arterlerin anatomisinin bilinmesi kalp hastalıklarının tanısında büyük önem arz etmektedir. Koroner arterlerden sağ koroner arter (RCA), sol ana koroner arter (LMCA), sol ön inen arter (LAD) ve sirkumflex arter (Cx) veya alt dallardaki arterlerden birinde meydana gelebilecek bir tıkanmanın büyüklüğü tedavi yöntemi için önem arz etmektedir. Yapılan çalışmada koroner arterlerin bölütlenmesi temelli bir tanı destek sistemi oluşturulmuştur. Bu amaçla, kalp anjiyografi görüntülerine sayısal görüntü işleme teknikleri uygulanarak koroner arterlerde meydana gelen daralmanın yüzdesinin belirlenmesine yönelik bir yazılım geliştirilmiştir. Çalışma uzman kardiyolog gözetiminde gerçekleştirilmiş olup yazılımda elde edilen sonuçlar uzman doktorun elde ettiği sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Çalışmanın başarımı ZSI başarım belirleme indeksine göre test edilmiştir. Elde edilen başarım sonuçları 0.8 ile 0.95 arasında olup, bu değerler literatürde başarılı olup, klinik uygulamalarda kullanılabilecektir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ALKAN, A., SELÇUK, T., TEKİNALP, M. (2016). Koroner Arterlerin Bölütlenmesi Temelli Bir Karar Destek Sistemi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 19 - Sayı: 2, 99–103. https://ajindex.com/articles/876673

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (8)

  1. Bao S., XU P.,(2006) “New Evolvement in Medical Imaging,”, China Medical Devices Information 12(9), 2-5
  2. Quek F, Kirbas C.,(2001), “Vessel extraction in medical images by wave propagation and traceback” IEEE Trans Med Img 20(2):117–131.
  3. Khaleel, H. H., Rahmat, R.O. K., Zamrin, D. M., Mahmod R., And Mustapha, N.,(2012). “Extraction of coronary artery trees in angiocardiography images”, Scientific Research and Essays, Vol. 7(47), pp. 4014-4036.
  4. Kaiqiong, S., Nong, S. and Erdun, Z.,( 2005), “Extraction of Vascular Tree on Angiogram with Fuzzy Morphological Method”, International Journal of Information Technology, Vol.11 No. 9. Y Qian, S Eiho, N Sugimoto, M Fujita, (1998) “Automatic Extraction of Coronary Artery Tree on Coronary Computers in Cardiology,”, IEEE Truc, P. T. H., Khan M. A. U., Lee Y-K., Lee S., and Kim, T-S., (2009). “Vessel enhancement filter using directional filter bank”, Computer Vision and Image Understanding, 101–112.
  5. Pal, N. R. and Pal, S. K., (1989).“Entropy thresholding”, Signal Proc. Vol. 16, pp.97-108.
  6. Şengür, A., Türkoğlu, İ., İnce, M.C,( 2005). “İki Boyutlu Uygulamaları ”, SİU Konferansı, Görüntü Eşikleme R. I. Kakihara,(2004) ʻʻA Noninvasive Alternative to Coronary Angiography: Myocardial Contrast Echocardiography Following Strain Map as a Gate Way to Myocardial Contrast Echocardiography Map,ʼʼ 3th International Conference on Cardiology, vol. 5, pp. 74-77.
  7. Kirbas, C., Quek, FKH., (2003). ”Vessel Extraction Techniques and Algorithms” A Survey. In Third IEEE BioEngineering 238-245.
  8. BioInformatics and Alkan A, Tuncer SA, Gunay M., (2014) Comparative MR image analysis for thyroid nodule detection Measurement, Volume 47,, Pages 861-868. quantification,