Yazar "Emlik, Ganime Dilek" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 4 / 4
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Detection of microcalcification in digitized mammograms with multistable cellular neural networks using a new image enhancement method: automated lesion intensity enhancer (ALIE)
    (TUBITAK SCIENTIFIC & TECHNICAL RESEARCH COUNCIL TURKEY, 2015) Civcik, Levent; Yilmaz, Burak; Ozbay, Yuksel; Emlik, Ganime Dilek
    Microcalcification detection is a very important issue in early diagnosis of breast cancer. Generally physicians use mammogram images for this task; however, sometimes analyzing these images become a hard task because of problems in images such as high brightness values, dense tissues, noise, and insufficient contrast level. In this paper, we present a novel technique for the task of microcalcification detection. This technique consists of three steps. The first step is focused on removing pectoral muscle and unnecessary parts from the mammogram images by using cellular neural networks (CNNs), which makes this a novel process. In the second step, we present a novel image enhancement technique focused on enhancing lesion intensities called the automated lesion intensity enhancer (ALIE). In the third step, we use a special CNN structure, named multistable CNNs. After applying the combination of these methods on the MIAS database, we achieve 82.0% accuracy, 90.9% sensitivity, and 52.2% specificity values.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Interesting X-ray and computed tomography images of a cervical trauma patient
    (TURKISH ASSOC TRAUMA EMERGENCY SURGERY, 2016) Kalkan, Havva; Emlik, Ganime Dilek; Sivri, Mesut
    Patients admitted to emergency departments with loss of consciousness following trauma often have cervical vertebrae fractures and spinal cord injuries with a ratio of 5-10%. Computed tomography (CT) and radiography are important for diagnosis. The aim of this study was to describe the interesting CT and radiography findings of a patient who had C3-4 dislocation anddistraction that was called shearing injury. C3 and C4 were seperated, but there was no fracture or major vascular injuries. Images were interesting. NEXUS and Canadian Rules were also referred to for clinical evaluation. Imaging modalities, espacially reformatted CT images, make it easier to diagnose where and what the problem is.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    A new method for skull stripping in brain MRI using multistable cellular neural networks
    (SPRINGER LONDON LTD, 2018) Yilmaz, Burak; Durdu, Akif; Emlik, Ganime Dilek
    This study proposes a new method on "detecting brain region in MRI data". This task is generally named as "skull stripping" in the literature. The algorithm is developed by using the cellular neural networks (CNNs) and multistable CNN structures. It also includes a contrast enhancement and noise reduction algorithm. The algorithm is named as multistable cellular neural network on MRI for skull stripping (mCNN-MRI-SS). Three different case studies are performed for measuring the success of the algorithm. Also a fourth case study is performed to evaluate the supporting algorithm, the CEULICA. First two evaluations are performed by using well-known MIDAS-NAMIC and Brainweb databases, which are properly organized Talairach-compatible databases. The third database was obtained from the research and application hospital of Necmettin Erbakan University Meram Faculty of Medicine. These MRI data were not Talairach-compatible and less sampled. The algorithm achieved 0.595 Jaccard, 0.744 Dice, 0.0344 TPF and 0.383 TNF mean values with the Brainweb T1-weighted images and 0.837 Jaccard, 0.898 Dice, 0.0124 TPF and 0.1511 TNF mean values with the MIDAS-NAMIC T2-weighted images. The algorithm achieved 0.8297 Jaccard, 0.9012 Dice, 0.0951 TPF and 0.1225 TNF mean values and achieved with the obtained data the best values among the other algorithms. As a result, it can be claimed that algorithm performs best with the non-Talairach-compatible MRI data due to its nature of performing at cellular level.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Temporomandibular eklem iç yapı bozukluğunda manyetik rezonans görüntüleme bulguları ve klinik bulgularla korelasyonu
    (Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi, 1999) Emlik, Ganime Dilek; Karaköse, Serdar
    Temporomandibular eklemin iç yapı bozuklukları disk, artiküler eminens, fossa ve mandibular kondil arasındaki anormal ilişki olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışmada, iç yapı bozukluklarının tanısında klinik muayene ve manyetik rezonans görüntüleme sonucu elde edilen bulgular karşılaştırıldı. Çalışmada; TME şikayeti nedeniyle Diş Hekimliği Fakültesine başvuran ve iç yapı bozukluğu tanısı alan 100 hasta (179 eklem) yer almıştır. Her hastadan MRG'de akslyal kesitler üzerinden, ağız kapalı ve açık T1, T2 ve proton ağırlıklı oblik sagittal; ağız kapalı T1 ve proton ağırlıklı koronal kesitler alındı. Eklemler MR bulgularına göre normal, redükte, irredükte ve beraberinde dejeneratif değişikliklerin olduğu dört gruba ayrıldı. Klinik bulgularına göre ise erken, ara ve geç dönem olmak üzere üç gruba ayrıldı. Sıklıkla geç (%43) ve ara (%36) dönem olgularla karşılaşıldı. Ara dönemdeki eklemlerin %45'i normal, %52'si RA; geç dönemdekilerin ise çoğu İRA (%82) olarak saptandı. IRA yer değişikliği saptanan eklemlerin klinik muayenelerinde %82'sinde ağrı, %65'inde ağız açıklığında azalma, %39'unda krepitasyon, %26'sında klik saptandı. RA yer değişikliği saptanan eklemlerin ise %64'ünde ağrı, %62'sinde klik, %23'ünde ağız açıklığında azalma ve %10'unda krepitasyon bulundu. Kemik komponentlerdeki dejenerasyon sıklıkla IRA'lı ve krepitasyon bulunan eklemlerde izlendi. Klinik muayenede saptanan klik sesi redükte disk yer değiştirmesi için, kronikleşmiş ağrı ve ani oluşan ağız açıklığında azalma irredükte disk yer değiştirmesi için anlamlı bulgulardır. Ancak kemik yapıdaki ve diskteki dejeneratif değişiklikleri klinik muayenede saptamak imkansızdır. Eklemdeki disfonksiyon ile birlikte bu değişikliklerin saptanması özellikle tedavi seçiminde ve cevabında önemli olduğu için klinik muayene ile MRG bulguları birlikte değerlendirilmelidir.