Yoğun Artık Bağlantılarla İyileştirilen U-Net Kullanılarak Beyin Görüntülerindeki Gürültülerin Giderilmesi

Topdağ T., Karakış R.

11. Uluslararası Akademik Araştırmalar Kongresi (ICAR), Ankara, Türkiye, 25 - 27 Temmuz 2023, ss.312-313

  • Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Ankara
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.312-313
  • Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG) beyin dokularının incelenmesi ve hastalıkların tanımlanmasında yaygın olarak kullanılan görüntüleme tekniğidir. Ancak, MR görüntülerinin tarama süreleri uzun olduğundan, manyetik ortamın etkisiyle ya da hastanın hareket etmesinden kaynaklı görüntüler üzerinde farklı gürültüler oluşmaktadır. Bu gürültüler, görüntülerin doğru yorumlanmasını, tedavi ve tanının ortaya konmasını olumsuz yönde etkileyebilir. Bu sebeple, bu çalışma MRG görüntülerindeki gürültülerin giderilmesi için yoğun artık bağlantılarla iyileştirilen U-NET tabanlı bir 3D otokodlayıcı model önermektedir. Geliştirilen model, IXI verisetinde bulunan T1 ve T2 ağırlıklı 3D MRG görüntülerine eklenen farklı Rician gürültü oranlarının giderilmesi için test edilmiştir ve modelin performansı PSNR ve SSIM metrikleri ile ölçülmüştür. T1 ve T2 ağırlıklı görüntülere %3-%15 aralığında uygulanan farklı gürültü oranlarında hesaplanan PSNR değerleri sırasıyla 46,4472 - 42,0435 desibel (dB) ve 47,4328 - 40,483 dB’dir. SSIM değerleri sırasıyla 0,9921- 0,9612 ve 0,9814 - 0,9267 olarak bulunmuştur. Elde edilen sonuçlar, UNET modele eklenen yoğun artık bağlantıların gürültü giderimine katkı sağladığını göstermiştir.