Tez Arşivi

Tez aramanızı kolaylaştıracak arama motoru. Yazar, danışman, başlık ve özete göre tezleri arayabilirsiniz.


Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Enformatik Enstitüsü / Sağlık Bilişimi Anabilim Dalı

A deep learning approach to surface reconstruction for surgical navigation during laparoscopic, endoscopic or robotic surgery

Laparoskopik, endoskopik ve robotik cerrahide navigasyon (yön bulma) amacıyla derin öğrenme yaklaşımıyla organ yüzeyi oluşturma

Teze Git (tez.yok.gov.tr)

Bu tezin tam metni bu sitede bulunmamaktadır. Teze erişmek için tıklayın. Eğer tez bulunamazsa, YÖK Tez Merkezi tarama bölümünde 572697 tez numarasıyla arayabilirsiniz.

Özet:

Minimally invasive surgical procedures utilize technology to provide surgeons with more functionality as well as a better perspective to help them succeed in their tasks and reduce operations risks. Surgeons usually rely on screens and cameras during minimally invasive surgeries such as Laparoscopic, Endoscopic, or Robotic Surgeries. Currently, operating rooms use information from different modalities such as Computer-Aided Tomography and Magnetic Resonance Imaging. However, the information is not integrated, and the task of extracting and combining features falls under the surgeon's expertise. Conventional cameras, although very helpful, are not capable of transmitting every aspect of the scene including depth perception. Recently stereo cameras are being introduced to operating rooms. Utilizing stereo endoscopic equipment alongside algorithms to process the information can enable depth perception.The process of extracting depth information from stereo cameras, also known as Stereo Correspondence, is still an active research field in computer science. Understanding depth information from the view is a necessary step for reconstruction of the scene in a 3D environment. Ultimately, this reconstructed environment acts as a basis to build an Augmented Reality with extra information baked into the scene to help the surgeon. Artificial Neural Networks (ANNs), specially Convolutional Neural Networks (CNNs), have revolutionized the computer vision research in the past few years. One of the problems that researchers tried to solve using ANNs was Stereo Correspondence. There are variations of CNNs with excellent accuracy in Stereo Correspondence problem. This thesis aims to achieve surface reconstruction from in vitro stereo images of organs using Deep Neural Networks and in silico simulations.

Summary:

En-az-girişimsel cerrahi yöntemler cerrahlara uyguladıkları operasyonlarda yüksek başarı sağlamalarına, olası riskleri azaltarak, onlara işlevsel araçlar kazandırma ve daha iyi bir perpektif sağlayan teknolojik imkanlar sunarlar. Cerrahlar en-az-girişimsel cerrahi operasyonlar sırasında (Laparoskopik, Endoskopik veya Robotik cerrahi) genellikle ekrandaki görüntülere ve kameralara bağlı çalışırlar. Ameliyathanelerde farklı görüntüleme kiplerinden gelen bilgi (görüntüler) kullanılır (Bilgisayarlı Tomografi, Manyetik Resonans gibi). Ancak, bu bilgiler kamera görüntüleriyle bütünleştirilmez ve bu bilginin çıkartılarak birleştirilmesi ancak cerrahın deneyim ve yetenekleriyle sınırlı kalır. Klasik kameralar, çok faydalı olmakla birlikte, olayın her yönünü (mesela derinlik bilgisi) iletmekte yeterli olmazlar. Son yıllarda, steryo kameralar ameliyathanelerde kullanıma sunulmuştur. Steryo endoskopik araçlar ve beraberindeki algoritmalar derinlik algılamasına yardımcı olurlar. Derinlik bilgisinin steryo kameralardan çıkarımını sağlayan yöntemler ('steryo uyuşma' olarak bilinir) halen bilgisayar bilimleri alanında aktif bir araştırma alanıdır. 3 boyutlu ortamın sayısal oluşturulması için gerekli basamak derinlik bilgisidir. Bu bilgi, cerraha yardımcı olacak olan 'eklenmiş gerçeklik' ortamı oluşturmak için temel teşkil eder. Yapay Sinir Ağları (YSA) ve özellikle de Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) son yıllarda bilgisayarlı görü alanındaki araştırmalarda çığır açmıştır. Araştırmacıların YSA kullanarak çözmeye çalıştığı konuların arasında 'steryo uyuşma' da vardır. Steryo uyuşma konusunda ESA'nın değişik türleri oldukça iyi başarım göstermiştir. Bu tez çalışması, derin sinir ağları ve bilgisayar benzetimleri kullanarak, hayvan organ dokularından alınmış steryo görüntülerinde yüzey geri-çatım problemini hedeflemiştir.