Quality enhancement of computed tomography images of porous media using convolutional neural networks

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Enstitüsü, Bilimsel Hesaplama Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ERTUĞRUL UMUT YILDIRIM

Danışman: ÖMÜR UĞUR

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bilgisayarlı tomografi, tahribatsız bir görselleştirme teknolojisi olarak klinik ve endüstriyel uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bilgisayarlı tomografi taramalarının kalitesi, incelenen örneğin tahmini fiziksel özelliklerinin doğruluğu üzerinde güçlü bir etkiye sahiptir. X-ışınına maruz kalma süresi, tarama kalitesi için çok önemli bir faktördür. İdeal olarak, fiziksel özellikler tanımlanacaksa, büyük sinyal-gürültü oranları sağlayan uzun maruz kalma süresi taramaları kullanışlıdır. Ancak özellikle mikro bilgisayarlı tomografi uygulamalarında uzun pozlama süreleri hızlı gerçekleşen bazı fiziksel süreçlerin izlenmesinde sorun teşkil etmektedir. Bu sorunu hafifletmek için, bu tez, taranan görüntünün sinyal-gürültü oranını aynı anda iyileştirirken, X-ışını maruz kalma süresinde bir azalmaya izin veren tarama kalitesi geliştirmesi için evrişimli bir sinir ağı yaklaşımı önermektedir. Ayrıca, ortalama karesel hata ve yapısal benzerlik indeksi ölçüsü gibi farklı kayıp fonksiyonlarının kullanılmasının ağın performansı üzerindeki etkisi analiz edilmiştir. Hem görsel hem de nicel değerlendirmeler, eğitimli ağın düşük dozlu taramaların kalitesini büyük ölçüde iyileştirdiğini göstermektedir.