31 P-MRSG beyin tümörünün biyokimyasına dair non-invaziv
|
|
- Ediz Bal
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Sıkıştırılmış Algılama Yöntemiyle Hızlı Fosfor MR Spektroskopik Görüntüleme Simülasyonu Önçalışması A Preliminary Simulation Study for Fast Phosphorus MR Spectroscopic Imaging Using Compressed Sensing Nurten Ceren Aşkın 1, Bahattin Hakyemez 2, Esin Öztürk Işık 1 1. Biyomedikal Mühendisliği Bölümü, Yeditepe Üniversitesi {ceren.askin,esin.ozturk}@yeditepe.edu.tr 2. Radyoloji Anabilim Dalı, Uludağ Üniversitesi bhakyemez@uludag.edu.tr Özetçe Bu önçalışma insan beyninde fosfor manyetik rezonans spektroskopik görüntülemenin ( 31 P-MRSG) veri alımının sıkıştırılmış algılama yöntemi ile hızlandırılmasının performans simülasyonu amacıyla yapılmıştır. Bir gönüllüden 3T MR tarayıcısında alınmış fosfor MR spektroskopisi veri kümesinin metabolik pik yükseklikleri ve birbirlerine oranları baz alınarak, sağlıklı ve tümörlü bölgeleri içerecek biçimde iki boyutlu bir 31 P-MRSG veri kümesi simülasyonu oluşturulmuştur. k-alanı verileri rastgele alt örneklenmiş ve sıkıştırılmış algılama algoritması kullanılarak geri çatılmıştır. Bu simülasyon önçalışması, sıkıştırılmış algılama ile geri çatmanın 31 P-MRSG hızlandırması için uygulanabilir olduğunu göstermiştir. Gelecek çalışmalarda 31 P-MRSG nin sıkıştırılmış algılama ile hızlandırılmasının değişik k-alanı altörneklenme düzenleri ile simülasyonu yapılacaktır. Abstract This preliminary simulation study aims to determine the performance of compressed sensing method for faster phosphorus magnetic resonance spectroscopic imaging ( 31 P- MRSI) of human brain. A simulated 2D 31 P-MRSI dataset containing a tumor region and a healty region was created based on the metabolite peak intensities and ratios of a volunteer dataset acquired at 3T. k-space data was randomly undersampled and reconstructed using compressed sensing algorithm. This preliminary simulation study showed that compressed sensing reconstruction could be applied for faster 31 P-MRSI. Future studies will measure the performance of compressed sensing reconstruction for 31 P-MRSI using different k-space sampling patterns. 1. Giriş Manyetik rezonans spektroskopik görüntüleme (MRSG) dokunun biyokimyasına dair bilgi sağlayan gelişmiş bir MR görüntüleme tekniğidir. Fosfor ( 31 P) içeren bileşikleri tanımlayabilen 31 P-MRSG dokunun enerjik ve iskemik durumu, membran bozulması ve sentezi, ve ph ı ile ilgili bilgiler sağlayabilir. Fosfokreatin (PCr), fosforilkolin (PC), fosforiletanolamin (PE), inorganik fosfat (Pi), gliserofosforilkolin (GPC), ATP molekülü için üç farklı γ- ATP, α-atp, ve β-atp pikleri, ve gliserofosforiletanolamin (GPE), 31 P-MRSG ile gözlenebilen ana metabolitlerdir. Önceki çalışmalar, beyin tümörü ve sağlıklı beyin dokusunun fosfor metabolik seviyelerinde farklılık olduğunu göstermiştir [1,2]. Beyin dokusu iskemik olduğunda 31 P-MRSG de PCr/ β- ATP oranında azalma [2] ve 1 H-MRSG de laktat piki [3] gözlenmiştir. İskemi sırasında ATP hidrolizinden dolayı Pi pikinde de bir artış olur [1]. Fosforilkolin ve fosforiletanolamin membran sentezi sırasında kolin ve etanolamin fosforilasyonundan üretilen fosfomonoesterlerdir (PME). Diğer yandan, membran bozulması sırasında GPC ve GPE oluşur ve bu metabolitlere fosfodiesterler (PDE) denilir. Hubesch ve ark. beyin tümörlerinde PCr/Pi oranında ciddi bir azalma ve ph seviyelerinde bir artış gözlemlemişlerdir [1]. Maintz ve ark. menenjiyomlarda alkalik bir ortam (ph=7.16) ve PCr ve PDE piklerinde düşüş, ve düşük seviyeli gliomlarda hafif alkalizasyon (ph=7.09) ve PDE/α-ATP oranında iki kattan daha fazla bir azalma gözlemlemişlerdir [2]. 31 P-MRSG beyin tümörünün biyokimyasına dair non-invaziv bilgi sağlayan bir yöntem olmasına karşın uzun veri alma süresinden dolayı klinik ortamlarda çok yaygın değildir. Fosfor protona oranla 15 kat daha az MR hassastır ve 31 P- MRSG yeterli SGO için daha büyük vokseller birden fazla verinin ortalamasının alınmasını gerektirir. Obruchkov ve ark. geriye dönüşlü eko planar spektroskopik görüntüleme (flyback-epsi) ile daha hızlı 31 P-MRSG veri alımı üzerinde çalışmışlardır [4]. Ancak, geriye dönüşlü EPSI yöntemi darbe sekansı klinik ortamlarda rutin olarak mevcut değildir ve verinin geri çatımında yeniden ızgaralandırma hataları oluşabilir [5]. Başka bir simulasyon çalışmasında, Srinivasa- Raghavan ve ark. karaciğer 31 P-MRSG verisinin altörneklemesi ve geri çatımında genellenmiş otokalibrasyonlu kısmen paralel veri edinme (Generalized Autocalibrating Partially Parallel Acquisitions (GRAPPA)) yöntemini kullanmışlardır [6]. GRAPPA yöntemi çok kanallı RF sarmalı kullanılarak elde edilen alt örneklenmiş veriyi geri çatabilir, fakat fosfor hassas çok kanallı RF sarmalları klinik ortamlarda hala çok yaygın kullanılmamaktadır. Ayrıca sinyal gürültü oranı (SGO), veri alım zamanının karekökü ile
2 orantılıdır. Bu yüzden 31P-MRSG veri alımını hızlandırmak için kullanılan EPSI veya GRAPPA yöntemleri SGO kaybına neden olabilir. Sıkıştırılmış algılama ise diğer bir veri alımını hızlandırma ve geri çatma yöntemidir. Bu metot rastgele alt örneklenmiş k-uzayı verilerini bir düzenlileştirme algoritması olan eşlenik gradyan (conjugate gradient) metodunu kullanarak geri çatabilir. Sıkıştırılmış algılamanın gürültü azaltma etkisinden dolayı diğer hızlı görüntüleme metotlarına göre daha az SGO kaybı ile hızlı MR veri alınmasını sağladığı daha önceki çalışmalarda gözlemlenmiştir [7]. Bu teknik hızlı karbon ( 13 C) MRSG veri alımında başarıyla uygulanmıştır [8,9]. Bu önçalışmada sıkıştırılmış algılama tekniğinin 31 P MR spektroskopik görüntülemeyi hızlandırmak için kullanılabilirliği araştırılmıştır Sıkıştırılmış Algılama 2. Metotlar Sıkıştırılmış algılama yöntemi ilk olarak Dr. Emmanuel Candes tarafından Shepp-Logan fantomu üzerinde gürültü azaltma deneyleri yaparken l 1 -norm azaltılması tekniğinin denenmesi ve sonrasında resmin net bir biçimde geri çatıldığının gözlemlenmesi sonucu geliştirilmiştir [10]. Sıkıştırılmış algılama yönteminin doğru sonuç verebilmesi için üç kriter sağlanmalıdır. İlk olarak, sinyalin bir dönüşüm alanında seyrek olması, yani sıfırdan farklı az sayıda bileşeninin bulunması gerekir. İkinci olarak, örneklemenin rastgele yapılması, ve sonuçta sinyalde oluşacak örtüşmenin kullanılan dönüşüm alanında evreuyumsuz olması (incoherent aliasing) lazımdır. Sonuncu olaraksa, kötü konumlanmış (illposed) problemlerin çözümünde kullanılan ve doğru çözüme en yakın çözümü bulmaya odaklı eşlenik gradyan gibi bir doğrusal olmayan geri çatma algoritması kullanılarak hem sinyalden alınan ölçümlerle uyumlu hem de kullanılan dönüşüm alanında seyrek bir sinyal oluşturulması gerekmektedir. Lustig ve arkadaşları sıkıştırılmış algılama yöntemini ilk kez MR görüntü alımının hızlandırılmasına uygulamışlardır. Bu ilk uygulamada uzaysal alanda seyrek olan üç boyutlu MR çekimi yapılırken eşzamanlı oluşturulan MR kontrastlı anjiyo görüntüleri ve Wavelet alanında seyrek olan hızlı spin eko MR beyin görüntüleri sıkıştırılmış algılama yöntemi ile hızlandırılmıştır. Hu ve ark. ise MR spektroskopik görüntülemedeki ilk uygulamasını 13C MRSG için gerçekleştirmişlerdir [8,9]. MR spektroskopik sinyaller doğası gereği seyrektir ve spektral bantgenişliği boyunca sadece belli frekanslarda ve genelde dar bir çizgi genliğinde sıfırdan farklı bileşenleri vardır. Ayrıca seyrek bir MR spektra sinyali Wavelet alanında bir kaç büyük bileşenle doğru biçimde tanımlanabilir [8]. Bu da sıkıştırılmış algılama yöntemini uygulayabilmenin ilk kriterini sağlamaktadır. Fourier uzayında rastgele seçilerek alınan zaman (k,t) verilerinden tüm voksellerdeki spektranın sıkıştırılmış algılama tekniği ile doğru biçimde geri çatımı için problem aşağıdaki şekilde formüle edilebilir; ( ) en küçük ψ(m) 1 öyle ki F a m ( ) y 2 < ε (1) Bu formülde m elde edilen bir yakın çözümü, ψ(m) o çözümün Wavelet dönüşümünü, F a Fourier uzayında rastgele altörnekleme operatörünü, y sinyalden alınan orjinal örnekleri ve ε gürültü seviyesinde bir hata payını temsil etmektedir. Wavelet dönüşümünün l 1 normunun düşük olması sinyalin seyrek olması anlamına gelmektedir ve aşağıdaki formülle hesaplanmaktadır; x ( i) = x( i) 1 i Formül 1 e göre doğru çözüme en yakın çözümün hem Fourier transformunda alınan altörnekleri orjinalde alınan altörnekler ile yakın değerlere sahip olmalı, hem de oluşan sinyalin Wavelet dönüşümü ile sıkıştırılabilir biçimde seyrek olması istenmektedir. Bu farklılık ve seyreklik kriterleri aşağıdaki gibi Lagrange formuna dönüştürülerek bir optimizasyon problemi şeklinde yeniden yazılabilir; enazlama m ( F ( m) y + Ψ(m ) a ) 2 1 (2) λ (3). Fourier alanında yapılan sınırlı sayıdaki altörnekleme sebebi ile MR geri çatma problemi bir eksik belirtilmiş problemdir ve bu problemin birden çok çözümü bulunabilir. Bu da MR geri çatma probleminin kötü konumlanmış olmasına sebep olur. Kötü konumlanmış problemlerin çözümü için kesin çözüm yerine yaklaşık bir çözüm aranması, veya problem hakkında önsel (a priori) bilgi kullanılması, ya da düzenlileştirme (regularization) teknikleri kullanılması gerekir. Sıkıştırılmış algılama problemlerinin çözümünde sıklıkla problemin çözümüne en yakın çözüme ulaşmaya çalışan eşlenik gradyan metodu kullanılmaktadır [11] Veri alımı ve İşleme Bir gönüllü, 31 P yüzey sarmalı kullanarak 3T MR tarayıcısında (Philips Medical Systems, Best, Netherlands) görüntülendi. Bu sarmalın ortasında bulunan ve içinde hem su hem de metilfosfonik asit bulunan bir disk lokalizasyon için kullanıldı. Beyin anatomik görüntüleri turbo alan eko (TFE) sekansı kullanılarak vücut sarmalıyla alındı (TR=75ms, TE=5ms, FA=30 ). Bir 31 P MR spektrumu frontoparietal lobdan görüntü seçmeli in vivo spektroskopi (image selected in vivo spectroscopy (ISIS)) [12] yöntemi ile alındı (TR=5s, 128 sinyal ortalaması, 3000 Hz, bekleme zamanı=0.333ms, 1024 nokta, 27cc voksel boyutu, tarama zamanı=11dakika). Bu spektrum, 10 Hz Gaussian filtreden geçirildikten sonra, faz düzeltme, baz çizgisi giderme, ve ölçme işlemleri jmrui da AMARES [13] kullanılarak yapıldı. AMARES kullanılarak her pik için hesaplanan genlik (a) ve frekans (f) faktörleri MATLAB (The Mathworks Inc., Natick, MA) de zaman alanında bir sağlıklı spektrumu oluşturmak için aşağıdaki formüle oturtuldu, yn = ake (d k +i2πfk )tn k (4), ve bütün pikler için d k =30 Hz verildi. Aynı şekilde bir de tümör spektrumu simule edildi. Tümör spektrumu ile sağlıklı spektrumun pik genlikleri oranları PCr, γ-atp, α-atp, ve β-atp, GPC, GPE, Pi, PC ve PE metabolitleri için sırasıyla (0.49, 1.0, 1.0, 1.0, 2.16, 1.86, 1.47, 2.06, 2.63) olarak
3 belirlendi. Sağlıklı ve tümörlü spektra kullanılarak sol üst köşesinde 10x10 voksellik bir tümör bölgesi ve kalanı sağlıklı bölgeden oluşan iki boyutlu 32x32 lik bir 31 P MR spektroskopik görüntüleme veri kümesi oluşturuldu. Bir rastgele altörnekleme maskesi, k-uzayında veri alımını x yönünde 2.23 faktörüyle azaltmak için MATLAB a uyarlandı. SGO nedeniyle k-uzayının merkezindeki iki çizgi korundu [9]. İki boyutlu altörnekleme maskesi bir frekans noktası için Figür 2.1 de gösterilmiştir. 3. Sonuçlar Figür 3.1 tümörlü ve sağlıklı dokudan alınmış orijinal ve sıkıştırılmış algılama uygulanmış veri kümelerinden altı vokselin 31 P MR spektrasını göstermektedir. Yukarıdaki üç voksel tümör spektrası, aşağıdaki üç voksel ise sağlıklı spektraya aittir. Tümörlü ve sağlıklı spektral bölgelerin sıkıştırılmış algılama ve orijinal veri kümesinde de ayırt edilebilir olduğu görülmüştür. Tümör spektrası daha düşük PCr, daha yüksek PME, PDE ve Pi pikleri içermektedir. ATP pikleri ise tümörlü ve sağlıklı bölgelerde benzer seviyedelerdeydi. Tablo 1 tümörlü ve sağlıklı bölgelerdeki Pi/PCr, PCr/β-ATP, ve PCr/PE metabolit oranlarını orijinal ve sıkıştırılmış algılama veri kümeleri için göstermektedir. Tümör bölgesi iki veri kümesinde de sağlıklı bölgeye oranla daha yüksek Pi/PCr, daha düşük PCr/β-ATP ve PCr/PE değerlerine sahiptir. Figür 2.1. Bir frekans noktası için rastgele k-uzayı altörnekleme şekli. Toplamda k-uzayının %56.25 i sıfırlanmıştır (R=2.23). Altörneklenmiş veri kümeleri k y yönünde ters Fourier dönüşümlendi. Her bir y noktası için (k x, t) verileri SparseMRI yazılım paketi kullanılarak geri çatıldı [7]. L1-norm ve toplam varyasyon ağırlığı deneysel olarak 0.01 seçildi. Bir boyutlu dört uzunlukta Daubechies wavelet dönüşümü bilgi azaltma dönüşümü olarak kullanıldı. Orijinal ve sıkıştırılmış algılama veri kümelerinin tümörlü ve sağlıklı bölgelerdeki Pi/PCr, PCr/β-ATP ve PCr/PE oranlarının arasında farklılık olup olmadığını belirlemek için Bland Altman istatistik testinden yararlanılmıştır. Bland Altman yöntemi için, sıkıştırılmış algılama ve orijinal veri kümelerinden hesaplanan pik oran çiftleri arasındaki farklar hesaplanmıştır. İki gözlem arasındaki sapma ölçüsü olan ortalama fark ve farkların standart sapması hesaplanmıştır. Bu farkların her noktanın iki gözlem ortalaması için grafiği çizilmiştir. Ortak farkın iki standart sapmasının altında ve üstünde aykırı değer yok ise, iki gözlem birbirine göre farksız denilmiştir. PCr, Pi, ve β-atp nin SGO değerlerinin orijinal ve sıkıştırılmış algılama veri kümesi için tümör ve sağlıklı bölgeler arasında farklı olup olmadığına ranksum testi kullanılarak bakılmıştır. p<0.05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmiştir. Tablo 1. Tümörlü ve sağlıklı dokularda orijinal (O) ve sıkıştırılmış algılama (SA) veri kümelerinin Pi/PCr, PCr/β ATP, PCr/PE metabolit oranları Metabolit Oranları (ortalama±std) SA O Pi/PCr PCr/β-ATP PCr/PE Tümörlü 0.80± ± ±0.04 Sağlıklı 0.34±2.4e ±4.2e ±3.4e-04 Tümörlü 1.05±0 1.70±0 0.56±0 Sağlıklı 0.35±0 3.06±0 2.80±0 Tablo 2 orijinal ve sıkıştırılmış algılama veri kümeleri için pik oranlarının sapmalarına bakan Bland Altman istatistik testi sonuçlarını göstermektedir. Sağlıklı bölgelerdeki metabolit oranları orijinal ve sıkıştırılmış algılama veri kümeleri için benzer oranlardaydı. Tümörlü bölgelerde ise sağlıklı bölgelere oranla sapma daha fazla görüldü. Tümörlü bölgede aykırı değer yoktu, bu da pik oranları arasındaki farkın çeşitliliğinin o bölgede düşük olduğunu gösterdi. Sağlıklı bölgede ise her pik oranı için 20 civarında aykırı değer vardı. Ama, ortalama fark veya sapma değeri sağlıklı bölgelerde Pi/PCr, PCr/β-ATP ve PCr/PE oranları için sırasıyla sadece 0.01, 0.03 ve 0.13 olarak bulundu. Figür 3.1. Orjinal ve sıkıştırılmış algılama veri kümelerinden altı voksele ait 31P MR spektra. Üstteki üç vokselde tümör, alttaki üç vokselde ise sağlıklı dokuya ait spektra görülebilmektedir.
4 Tablo 3 orijinal ve sıkıştırılmış algılama veri kümelerinin tümörlü ve sağlıklı bölgelerinde PCr, Pi ve β-atp piklerinin sinyal gürültü oranlarını göstermektedir. Sıkıştırılmış algılama ile geri çatmanın gürültü azaltma etkisi her pik için yüksek SGO ya yol açmıştı. Ranksum testi sonuçlarına göre, orijinal ve sıkıştırılmış algılama veri kümeleri için tümörlü bölgede PCr pikinin SGO değeri sağlıklı bölgeden istatistiksel olarak anlamlı biçimde daha düşük (p<0.001), ve Pi pikinin SGO değeri daha yüksekti (p<0.001). β-atp SGO seviyesi tümörlü ve sağlıklı bölgelerde çok benzer olsa da, yüksek voksel sayısı göz önüne alındığında aralarında istatistiksel olarak anlamlı farklılık gözlemlenmiştir. Tablo 4 orijinal ve sıkıştırılmış algılama veri kümelerinin PCr, Pi ve β-atp metabolitlerinin tümörlü/sağlıklı ortalama pik yüksekliklerini göstermektedir. Tümör spektrumu, sağlıklı spektruma oranla PCr, β-atp ve Pi pikleri için sırasıyla 0.49, 1.0, ve 1.47 katı pik genlikleri olacak şekilde simüle edildi. Sıkıştırılmış algılama ve orijinal veri kümeleri tümörlü/sağlıklı ortalama pik yükseklikleri açısından benzer oranlara sahip değerler göstermiştir. Tablo 2. Tümörlü ve sağlıklı bölgelerde orijinal ve sıkıştırılmış algılama veri kümelerinin pik oranları arasındaki farkın Bland Altman istatistik testi sonuçları. Bland Altman Test Sonucu Pi/PCr PCr/β-ATP PCr/PE Tümörlü Sağlıklı # aykırı değer ortalama(fark) std(fark) # aykırı değer ortalama(fark) std(fark) 2.45e e e-4 Tablo 3. PCr ve Pi piklerinin tümörlü ve sağlıklı bölgelerde SGO değerleri ve bunların orijinal ve sıkıştırılmış algılama veri kümeleri için oranları. SGO (ortalama±std) Tümörlü Sağlıklı Tümörlü/Sağlıklı SA O PCr 46.13± ± Pi 37.03± ± β-atp 22.59± ± PCr 19.73± ± Pi 20.77± ± β-atp 11.62± ± Tablo 4. Tümörlü ve sağlıklı dokuların orijinal ve sıkıştırılmış algılama veri kümelerinde PCr, Pi ve β-atp ortalama pik yükseklikleri oranı Tümörlü Oranı/Sağlıklı Ortalama Pik PCr Pi β-atp Yükseklikleri SA O Tartışma Bu çalışmada sıkıştırılmış algılama metodunun 31 P MR spektroskopik görüntülemede veri alım zamanını kısaltmadaki uygunluğu araştırıldı. Sonuçlarımız sıkıştırılmış algılama ile geri çatılmış veriler gürültü azaltma etkisinden dolayı orijinal verilere oranla daha yüksek SGO gösterdi. Fakat pik yükseklik oranları orijinal ve sıkıştırılmış algılama veri kümelerinde benzer değerler gösterdi. Gelecek çalışmalarda 31 P-MRSG nin sıkıştırılmış algılama ile hızlandırılmasının değişik k-alanı altörneklenme düzenleri ile simülasyonu yapılacaktır, ve gönüllü ve beyin tümörlü hastaların verilerinde sıkıştırılmış algılama geri çatmasının performansı ölçülecektir. 5. Teşekkür Bu çalışma Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırmalar Kurumu (TÜBİTAK) tarafından 112E036 nolu araştırma projesi kapsamında desteklenmektedir. 6. Kaynakça [1] Hubesch, B., et al., P-31 MR spectroscopy of normal human brain and brain tumors. Radiology, (2): p [2] Maintz, D., et al., Phosphorus-31 MR spectroscopy of normal adult human brain and brain tumours. NMR Biomed, (1): p [3] Alger, J.R., et al., Metabolism of human gliomas: assessment with H-1 MR spectroscopy and F-18 fluorodeoxyglucose PET. Radiology, (3): p [4] Obruchkov, S., Echo Planar Spectroscopic Imaging and 31P In Vivo Spectroscopy. Open Access Distertations and Theses. Paper 4121., 2011, McMaster University. [5] Zierhut, M.L., et al., (1)H spectroscopic imaging of human brain at 3 Tesla: comparison of fast three-dimensional magnetic resonance spectroscopic imaging techniques. J Magn Reson Imaging, (3): p [6] Srinivasa-Raghavan, R., et al. 31P Spectroscopic Imaging with GRAPPA. in Conference Proceedings of 17th International Society of Magnetic Resonance in Medicine Hawaii, USA. [7] Lustig, M., D. Donoho, and J. Pauly, Sparse MRI: The application of compressed sensing for rapid MR imaging. Magnetic resonance in medicine, (6): p [8] Hu, S., et al., Compressed sensing for resolution enhancement of hyperpolarized 13C flyback 3D-MRSI. J Magn Reson, (2): p [9] Hu, S., et al., 3D compressed sensing for highly accelerated hyperpolarized (13)C MRSI with in vivo applications to transgenic mouse models of cancer. Magn Reson Med. 63(2): p
5 [10] Candes, E.J. and J. Romberg. Practical signal recovery from random projections. in Proc. SPIE Computational Imaging San Jose. [11] Shewchuk, J. An introduction to the conjugate gradient method without the agonizing pain [12] Ordidge, R., A. Connelly, and J.A. Lohman, Image-selected in vivo spectroscopy (ISIS): A new technique for spatially selective NMR spectroscopy. J Magn Reson, : p [13] Vanhamme, L., et al., J Magn Reson, (1): p
BEYİN TÜMÖRLERİNİN 3T MANYETİK ALANDA İN VİVO FOSFOR MANYETİK REZONANS SPEKTROSKOPİK GÖRÜNTÜLEME PİKLERİNİN Z-SKORLARINA DAYALI İNCELENMESİ
İst Tıp Fak Derg 2016; 79: 2 J Ist Faculty Med 2016; 79: 2 http://dergipark.ulakbim.gov.tr/iuitfd http://www.journals.istanbul.edu.tr/iuitfd KLİNİK ARAŞTIRMA/ CLINICAL RESEARCH BEYİN TÜMÖRLERİNİN 3T MANYETİK
DetaylıDahili Bobinlerin En İyi İçsel Sinyal/Gürültü Oranı Kullanılarak Değerlendirilmesi
Dahili Bobinlerin En İyi İçsel Sinyal/Gürültü Oranı Kullanılarak Değerlendirilmesi Yiğitcan Eryaman 1, Haydar Çelik 1, Ayhan Altıntaş 1, Ergin Atalar 1,2 1 Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
DetaylıErgin Atalar Ulusal Manyetik Rezonans Görüntüleme Merkezi Bilkent Üniversitesi. Manyetik Rezonans Görüntüleme FİZİĞİ VE SON GELİŞMELER
Ergin Atalar Ulusal Manyetik Rezonans Görüntüleme Merkezi Bilkent Üniversitesi Manyetik Rezonans Görüntüleme FİZİĞİ VE SON GELİŞMELER KAPSAM MRG Fiziği Alıcı Anten Dizisi Verici Anten Dizisi Verici Anten
DetaylıATARDAMARDAKİ FIRILIN ETİKETLENEREK BEYİN TÜMÖRLERİNİN 3T MANYETİK ALANDA MANYETİK REZONANS GÖRÜNTÜLENMESİ İÇİN BİR GRAFİKSEL ARAYÜZ TASARLANMASI
ATARDAMARDAKİ FIRILIN ETİKETLENEREK BEYİN TÜMÖRLERİNİN 3T MANYETİK ALANDA MANYETİK REZONANS GÖRÜNTÜLENMESİ İÇİN BİR GRAFİKSEL ARAYÜZ TASARLANMASI A GRAPHICAL USER INTERFACE DESIGN FOR ARTERIAL SPIN LABELLING
DetaylıÖZGEÇM VE ESERLER L STES
ÖZGEÇM VE ESERLER L STES ÖZGEÇM Adı Soyadı: Esin Öztürk I ık Do um Tarihi: 19 Ocak 1978 Ö renim Durumu: Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl Lisans Bilgisayar Mühendisli i Ortado u Teknik Üniversitesi 1999
Detaylı2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics
2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics Özet: Bulanık bir denetleyici tasarlanırken karşılaşılan en önemli sıkıntı, bulanık giriş çıkış üyelik fonksiyonlarının
DetaylıFonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fmrg) ile Beyin Tümörlü Hastalarda Konuşma Merkezinin SPM ve FSL ile Analizi
Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fmrg) ile Beyin Tümörlü Hastalarda Konuşma Merkezinin SPM ve FSL ile Analizi Umur Çağın Aydın 1, Gökçe Hale Hatay 2, Zeynep Fırat 3, Nurten Ceren Aşkın 1, Uğur
DetaylıSPECT/BT 16-19 MAYIS 2015 XV ULUSAL MEDİKAL FİZİK KONGRESİ TRABZON
SPECT/BT 16-19 MAYIS 2015 XV ULUSAL MEDİKAL FİZİK KONGRESİ TRABZON * Nükleer tıp SPECT görüntülerinde artan tutulum bölgesini tanımlamada, Bölgenin kesin anatomik lokalizasyonunu belirlemekte zorlanılmaktadır.
DetaylıDahili Bobinlerin En İyi İçsel Sinyal/Gürültü Oranı Kullanılarak Değerlendirilmesi
Dahili Bobinlerin En İyi İçsel Sinyal/Gürültü Oranı Kullanılarak Değerlendirilmesi Yiğitcan Eryaman 1, Haydar Çelik 1, Ayhan Altıntaş 1, Ergin Atalar 1,2 1 Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
DetaylıMOD419 Görüntü İşleme
MOD419 Görüntü İşleme Ders Kitabı: Digital Image Processing by Gonzalez and Woods Puanlama: %30 Lab. %20 Vize %10 Quizes %40 Final %60 devam mecburiyeti Görüntü İşleme ye Giriş Görüntü İşleme Nedir? Özellikle
DetaylıBT ve MRG: Temel Fizik İlkeler. Prof. Dr. Utku Şenol Akdeniz Üniversitesi Tıp Fakültesi Radyoloji Anabilim Dalı
BT ve MRG: Temel Fizik İlkeler Prof. Dr. Utku Şenol Akdeniz Üniversitesi Tıp Fakültesi Radyoloji Anabilim Dalı Elektromanyetik Spektrum E= hf 1nm 400-700nm 1m Kozmik ışınlar Gama ışınları X ışınları Ultraviole
DetaylıRADYASYON ÖLÇÜM YÖNTEMLERİ DERS. Prof. Dr. Haluk YÜCEL RADYASYON DEDEKSİYON VERİMİ, ÖLÜ ZAMAN, PULS YIĞILMASI ÖZELLİKLERİ
RADYASYON ÖLÇÜM YÖNTEMLERİ Prof. Dr. Haluk YÜCEL 101516 DERS RADYASYON DEDEKSİYON VERİMİ, ÖLÜ ZAMAN, PULS YIĞILMASI ÖZELLİKLERİ DEDEKTÖRLERİN TEMEL PERFORMANS ÖZELLİKLERİ -Enerji Ayırım Gücü -Uzaysal Ayırma
DetaylıBölüm 5. Tıbbi Görüntüleme Yöntemlerinin Temel İlkeleri. Prof. Dr. Bahadır BOYACIOĞLU
Bölüm 5 Tıbbi Görüntüleme Yöntemlerinin Temel İlkeleri Prof. Dr. Bahadır BOYACIOĞLU İÇİNDEKİLER X-ışınları Görüntüleme Teknikleri Bilgisayarlı Tomografi (BT) Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRI) Nükleer
DetaylıDijital Görüntü İşleme Teknikleri
Teknikleri Ders Notları, 2013 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 08 Ekim 2013 Salı 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar, kaynaklar.
DetaylıİŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL oda no: 303 (T4 / EEM)
İşaret ve Sistemler İŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL aakgul@sakarya.edu.tr oda no: 303 (T4 / EEM) Kaynaklar: 1. Signals and Systems, Oppenheim. (Türkçe versiyonu: Akademi Yayıncılık)
DetaylıSU ALTI AKUSTİĞİ TEMELLERİ & EĞİTİM FAALİYETLERİ
SU ALTI AKUSTİĞİ TEMELLERİ & EĞİTİM FAALİYETLERİ Doç. Dr. Serkan AKSOY T.C. Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü - (GYTE) Elektronik Mühendisliği Bölümü E-mail: saksoy@gyte.edu.tr SUNUM PLANI 1. Eğitim Öğretim
DetaylıTek Değişkenli Optimizasyon OPTİMİZASYON. Gradient Tabanlı Yöntemler. Bisection (İkiye Bölme) Yöntemi
OPTİMİZASYON Gerçek hayatta, çok değişkenli optimizasyon problemleri karmaşıktır ve nadir olarak problem tek değişkenli olur. Bununla birlikte, tek değişkenli optimizasyon algoritmaları çok değişkenli
DetaylıNükleer Manyetik Rezonans Spektroskopisi
Nükleer Manyetik Rezonans Spektroskopisi Giriş NMR organik bileşiklerin yapılarının belirlenmesinde kullanılan en güçlü tekniktir. Çok çeşitli çekirdeklerin çalışılmasında kullanılabilir : 1 H 13 C 15
DetaylıReconstruction for 3D Tomosynthesis Images with ART and Total Variation
3-B Tomosentez Görüntülemede Cebirsel Geriçatma Yöntemi ile Toplam Değişintinin Kullanımı Reconstruction for 3D Tomosynthesis Images with ART and Total Variation Metin Ertaş 1, İsa Yıldırım 2, Mustafa
DetaylıJEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA
JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 2018 VERİLERİN İRDELENMESİ Örnek: İki nokta arasındaki uzunluk 80 kere
DetaylıKaradeniz Teknik Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Radyoloji AD. Trabzon
MEME MR: YENİ TEKNİK UYGULAMALAR Sibel Kul Karadeniz Teknik Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Radyoloji AD. Trabzon Meme kanseri kadınlar arasında en sık karşılaşılan kanser türüdür. Kadın kanserlerinin %32
DetaylıOluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir
Bilimsel Araştırma Yöntemleri Prof. Dr. Şener Büyüköztürk Doç. Dr. Ebru Kılıç Çakmak Yrd. Doç. Dr. Özcan Erkan Akgün Doç. Dr. Şirin Karadeniz Dr. Funda Demirel Örnekleme Yöntemleri Evren Evren, araştırma
DetaylıMR Sekansları ve görüntü kalitesi. Prof. Dr. Kamil Karaali Akdeniz Üniversitesi Radyoloji ABD
MR Sekansları ve görüntü kalitesi Prof. Dr. Kamil Karaali Akdeniz Üniversitesi Radyoloji ABD Küçük bir hatırlatma RF pulsu RF pulsu verilince iki etki meydana gelir Protonlardan bir kısmı yüksek enerji
DetaylıALETLİ ANALİZ YÖNTEMLERİ
ALETLİ ANALİZ YÖNTEMLERİ Nükleer Manyetik Rezonans (NMR) Spektroskopisi Yrd. Doç. Dr. Gökçe MEREY GİRİŞ NMR organik bilesiklerin yapılarının belirlenmesinde kullanılan en güçlü tekniktir. Çok çesitli çekirdeklerin
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 11 Hiperspektral Görüntülerde Kümeleme ve Sınıflandırma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Sınıflandırma Sınıflandırma işleminin amacı, her piksel vektörüne bir ve
DetaylıWavelet Transform and Applications. A. Enis Çetin Bilkent Üniversitesi
Wavelet Transform and Applications A. Enis Çetin Bilkent Üniversitesi Multiresolution Signal Processing Lincoln idea by Salvador Dali Dali Museum, Figueres, Spain M. Mattera Multi-resolution signal and
Detaylı10. Bir ana kütle oranının tahmininde α = 0,05 ise kullanılan Z değeri nedir? A) 1,64 B) 1,84 C) 1,96 D) 2,28 E) 3,08
1. Tanımlanan ana kütleden rassal seçilen örneklemlerden hesaplanan istatistikler yardımı ile ilgili ana kütle parametrelerinin değerini araştırma sürecine ne ad verilir? A) İstatistiksel hata B) İstatistiksel
DetaylıELEKTRİK ENERJİ SİSTEMLERİNDE OLUŞAN HARMONİKLERİN FİLTRELENMESİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ MODELLENMESİ VE SİMÜLASYONU
T.C. MARMARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRİK ENERJİ SİSTEMLERİNDE OLUŞAN HARMONİKLERİN FİLTRELENMESİNİN BİLGİSAYAR DESTEKLİ MODELLENMESİ VE SİMÜLASYONU Mehmet SUCU (Teknik Öğretmen, BSc.)
DetaylıDers 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin
Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin Kitle ve Örneklem Örneklem Dağılımı Nokta Tahmini Tahmin Edicilerin Özellikleri Kitle ortalaması için Aralık Tahmini Kitle Standart Sapması için Aralık
DetaylıDENEY 3: DTMF İŞARETLERİN ÜRETİLMESİ VE ALGILANMASI
DENEY 3: DTMF İŞARETLERİN ÜRETİLMESİ VE ALGILANMASI AMAÇ: DTMF işaretlerin yapısının, üretim ve algılanmasının incelenmesi. MALZEMELER TP5088 ya da KS58015 M8870-01 ya da M8870-02 (diğer eşdeğer entegreler
DetaylıTOPRAKTA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-400.2014.
TOPRAKTA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-400.2014.02 Koordinatör: Dr. Fatma AKÇADAĞ 24 Aralık 2014 Gebze/KOCAELİ
DetaylıGenel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.
4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans
DetaylıİSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ
İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ ZTM 433 KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON PROF: DR: AHMET ÇOLAK İstatistiksel işlem kontrolü (İPK), işlemle çeşitli istatistiksel metotların ve analiz sapmalarının kullanımını
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıRASGELE SÜREÇLER İ.Ü. ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ İLETİŞİM LABORATUVARI ARALIK, 2007
RASGELE SÜREÇLER İ.Ü. ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ İLETİŞİM LABORATUVARI ARALIK, 007 1 Tekdüze Dağılım Bir X rasgele değişkenin, a ve b arasında tekdüze dağılımlı olabilmesi için olasılık yoğunluk
DetaylıTIBBİ ENSTRUMANTASYON TASARIM VE UYGULAMALARI SAYISAL FİLTRELER
TIBBİ ENSTRUMANTASYON TASARIM VE UYGULAMALARI SAYISAL FİLTRELER SUNU PLANI Analog sayısal çevirici FIR Filtreler IIR Filtreler Adaptif Filtreler Pan-Tompkins Algoritması Araş. Gör. Berat Doğan 08/04/2015
DetaylıİSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ
ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ HEDEFLER Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Örneklemenin niçin ve nasıl yapılacağını öğreneceksiniz. Temel Örnekleme metotlarını öğreneceksiniz. Örneklem
DetaylıMANYETİK REZONANS GÖRÜNTÜLEMENİN TEMELLERİ. Yrd.Doç.Dr. Ayşegül Yurt Dokuz Eylül Üniversitesi Medikal Fizik AD.
MANYETİK REZONANS GÖRÜNTÜLEMENİN TEMELLERİ Yrd.Doç.Dr. Ayşegül Yurt Dokuz Eylül Üniversitesi Medikal Fizik AD. Tanı amaçlı tüm vücut görüntüleme yapılır. Elektromanyetik radyasyon kullanır. İyonlaştırıcı
DetaylıPİEZOELEKTRİK YAMALARIN AKILLI BİR KİRİŞİN TİTREŞİM ÖZELLİKLERİNİN BULUNMASINDA ALGILAYICI OLARAK KULLANILMASI ABSTRACT
PİEZOELEKTRİK YAMALARIN AKILLI BİR KİRİŞİN TİTREŞİM ÖZELLİKLERİNİN BULUNMASINDA ALGILAYICI OLARAK KULLANILMASI Uğur Arıdoğan (a), Melin Şahin (b), Volkan Nalbantoğlu (c), Yavuz Yaman (d) (a) HAVELSAN A.Ş.,
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Sayısal Haberleşme Sistemleri EEE492 8 3+2 4 5
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Sayısal Haberleşme Sistemleri EEE492 8 3+2 4 5 Ön Koşul Dersleri Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü İngilizce Lisans Seçmeli / Yüz
DetaylıElektrik ve Elektronik Mühendisliğinde Sayısal Yöntemler (EE 506) Ders Detayları
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğinde Sayısal Yöntemler (EE 506) Ders Detayları Ders Adı Ders Dönemi Ders Kodu Saati Uygulama Saati Laboratuar Kredi AKTS Saati Elektrik ve Elektronik Mühendisliğinde Sayısal
DetaylıİSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği
İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği CBÜ - Malzeme Mühendisliği Bölümü Ofis: Mühendislik Fakültesi A Blok Ofis no:311 Tel: 0 236 2012404 E-posta :emre.yalamac@cbu.edu.tr YARDIMCI KAYNAKLAR Mühendiler
DetaylıPSİKOFİZYOLOJİ DENEYLERİNDE TASARIM
PSİKOFİZYOLOJİ DENEYLERİNDE TASARIM Sirel Karakaş Hacettepe Üniversitesi Deneysel Psikoloji Uzmanlık Alanı Bilişsel Psikofizyoloji Araştırma Birimi Psikofizyoloji ve Nöropsikoloji Derneği Başkanı Karıştırıcı
DetaylıTemel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri
Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini
DetaylıLCD 4 Fantomu Üzerinde Sayım ve Görüntüleme Dedektörleri Kullanılarak Yapılan Kontrast Ölçümlerinin Karşılaştırılması
Ankara Üniversitesi Nükleer Bilimler Enstitüsü LCD 4 Fantomu Üzerinde Sayım ve Görüntüleme Dedektörleri Kullanılarak Yapılan Kontrast Ölçümlerinin Karşılaştırılması Emre GÜLLÜOĞLU, Alptuğ Özer YÜKSEL,
DetaylıMühendislikte İstatistiksel Yöntemler
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 2 AÇIKLAYICI (BETİMLEYİCİ) İSTATİSTİK Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1-Açıklayıcı (Betimleyici) İstatistik İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel
DetaylıÖrnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.
.4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin
DetaylıKonum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan
Konum ve Dağılım Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl? Yakın, uzak? Sıklık dağılımlarının karşılaştırılması
Detaylı2 Hata Hesabı. Hata Nedir? Mutlak Hata. Bağıl Hata
Hata Hesabı Hata Nedir? Herhangi bir fiziksel büyüklüğün ölçülen değeri ile gerçek değeri arasındaki farka hata denir. Ölçülen bir fiziksel büyüklüğün sayısal değeri, yapılan deneysel hatalardan dolayı
Detaylıİşaret ve Sistemler. Ders 3: Periyodik İşaretlerin Frekans Spektrumu
İşaret ve Sistemler Ders 3: Periyodik İşaretlerin Frekans Spektrumu Fourier Serileri Periyodik işaretlerin spektral analizini yapabilmek için periyodik işaretler sinüzoidal işaretlerin toplamına dönüştürülür
DetaylıTEMEL MRG FİZİĞİ. Prof. Dr. Kamil Karaali Akdeniz Üniversitesi Tıp Fakültesi
TEMEL MRG FİZİĞİ Prof. Dr. Kamil Karaali Akdeniz Üniversitesi Tıp Fakültesi Ders Planı Giriş MRG Cihazı Manyetizma Relaksasyon Rezonans Görüntü oluşumu Magnet MRG sisteminin kalbi Güçlü; Homojen; Sabit
DetaylıYatay Kuvvet yd-akm Fotoğrafı
Yatay Kuvvet yd-akm Fotoğrafı Si(111) Yüzeyinde TTM Topografisi ve Yatay Kuvvet Görüntüsü: Atomik teraslar Topography image of atomic steps of Si(111)(7x7) using dithering special cantilever. Topography
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2015-2016 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 A- Enerji Kaynağı / Aydınlatma B- Işıma ve atmosfer C- Hedef nesneyle etkileşim D- Nesneden yansıyan /
DetaylıGENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ HİLAL KOCA
GENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ 201410306014 HİLAL KOCA 150306024 GENETİK ALGORİTMA Genetik Algoritma yaklaşımının ortaya çıkışı 1970 lerin başında olmuştur. 1975 te John Holland ın makine öğrenmesi üzerine
DetaylıHAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ
Akdeniz Üniversitesi Uzay Bilimleri ve Teknolojileri Bölümü Uzaktan Algılama Anabilim Dalı HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ Dr.Nusret
DetaylıPHILIPS FORTE GAMA KAMERA SİSTEMİNİN MONTE CARLO SİMÜLASYONU
PHILIPS FORTE GAMA KAMERA SİSTEMİNİN MONTE CARLO SİMÜLASYONU Gülçin İrim Çelik 1, Türkay Toklu 2, Şerife İpek Karaaslan 1, Nalan Alan Selçuk 2, Didar Talat 3 1 Yeditepe Üniversitesi Fizik Bölümü 2 Yeditepe
DetaylıİÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar
DetaylıDijital Görüntülemede Grid Kullanımı ile Radyasyon Dozunun ve Görüntü Kalitesinin Değişimi
Nükleer Bilimler Enstitüsü Medikal Fizik Ana Bilim Dalı Mühendislik Fakültesi Fizik Mühendisliği Bölümü Dijital Görüntülemede Grid Kullanımı ile Radyasyon Dozunun ve Görüntü Kalitesinin Değişimi Ümran
DetaylıNicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014
Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?
Detaylıİmalat Mühendisliğinde Deneysel Metotlar
İmalat Mühendisliğinde Deneysel Metotlar 3. Hafta 1 YÜZEY PÜRÜZLÜLÜK ÖLÇÜMÜ 1. DENEYİN AMACI Malzemelerin yüzey pürüzlülüğünün ölçümü, önemi ve nerelerde kullanıldığının belirlenmesi. 2 2.TEORİK BİLGİ
DetaylıBölüm 3 Merkezi Konum (Eğilim) Ölçüleri. Giriş Veri kümesi. Ortalamalar iki grupta incelenir. A. Duyarlı olan ortalama. B. Duyarlı olmayan ortalama
GM-220 MÜH. ÇALIŞ. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Bölüm 3 Merkezi Konum (Eğilim) Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Safa KARAMAN 1 2 Giriş Veri kümesi Verileri betimlemenin ve özetlemenin bir diğer yolu da verilerin bir
DetaylıGüç Spektral Yoğunluk (PSD) Fonksiyonu
1 Güç Spektral Yoğunluk (PSD) Fonksiyonu Otokorelasyon fonksiyonunun Fourier dönüşümü j f ( ) FR ((τ) ) = R ( (τ ) ) e j π f τ S f R R e d dτ S ( f ) = F j ( f )e j π f ( ) ( ) f τ R S f e df R (τ ) =
DetaylıMerkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri
1.11.013 Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri 4.-5. hafta Merkezi eğilim ölçüleri, belli bir özelliğe ya da değişkene ilişkin ölçme sonuçlarının, hangi değer etrafında toplandığını gösteren ve veri grubunu
DetaylıFonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar
01-12-06 Ümit Akıncı Fonksiyon Optimizasyonunda Genetik Algoritmalar 1 Fonksiyon Optimizasyonu Fonksiyon optimizasyonu fizikte karşımıza sık çıkan bir problemdir. Örneğin incelenen sistemin kararlı durumu
DetaylıSinirsel Benzetim ve NSL. İlker Kalaycı 06, 2008
Sinirsel Benzetim ve NSL İlker Kalaycı 06, 2008 Gündem Yapay Sinir Ağları Benzetim Benzetim Dilleri Sinirsel Benzetim Dilleri NEURON, GENESIS,NEST Gündem Neural Simulation Language (NSL) Tarihçe Genel
DetaylıADC Devrelerinde Pratik Düşünceler
ADC Devrelerinde Pratik Düşünceler ADC nin belki de en önemli örneği çözünürlüğüdür. Çözünürlük dönüştürücü tarafından elde edilen ikili bitlerin sayısıdır. Çünkü ADC devreleri birçok kesikli adımdan birinin
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 2: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım İnceleme sonucu elde edilen ham verilerin istatistiksel yöntemler kullanılarak özetlenmesi açıklayıcı istatistiği konusudur. Açıklayıcı istatistikte
DetaylıMerkezi Limit Teoremi
Örnekleme Dağılımı Merkezi Limit Teoremi Şimdiye kadar normal dağılıma uygun olan veriler ile ilgili örnekler incelendi. Çarpıklık gösteren veriler söz konusu olduğunda ne yapılması gerekir? Hala normal
DetaylıFİNANSAL RİSK ANALİZİNDE KARMA DAĞILIM MODELİ YAKLAŞIMI * Mixture Distribution Approach in Financial Risk Analysis
FİNANSAL RİSK ANALİZİNDE KARMA DAĞILIM MODELİ YAKLAŞIMI * Mixture Distribution Approach in Financial Risk Analysis Keziban KOÇAK İstatistik Anabilim Dalı Deniz ÜNAL İstatistik Anabilim Dalı ÖZET Son yıllarda
DetaylıSahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması
Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması 1 Giriş Binnur Kurt, H. Tahsin Demiral, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Maslak, 80626 İstanbul {kurt,demiral,gokmen}@cs.itu.edu.tr
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME Hafta Hafta 1 Hafta 2 Hafta 3 Hafta 4 Hafta 5 Hafta 6 Hafta 7 Hafta 8 Hafta 9 Hafta 10 Hafta 11 Hafta 12 Hafta 13 Hafta 14 Konu Giriş Digital Görüntü Temelleri-1
DetaylıANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004
ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004 1 Laboratuvarlarda yararlanılan analiz yöntemleri performans kalitelerine göre üç sınıfta toplanabilir: -Kesin yöntemler
DetaylıYrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu
DetaylıÇok-öbekli Veri için Aradeğerlemeci Ayrışım
Interpolative Decomposition for Data with Multiple Clusters Çok-öbekli Veri için Aradeğerlemeci Ayrışım İsmail Arı, A. Taylan Cemgil, Lale Akarun. Boğaziçi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği 25 Nisan
DetaylıMEHMET FEVZİ BALIKÇI
MERSİN ÜNİVERSİTESİ FEN-EDEBİYAT FAKÜLTESİ FİZİK BÖLÜMÜ FİZİK ve TEKNOLOJİK GELİŞMELER DERSİ KONU MANYETİK REZONANS GÖRÜNTÜLEME MR CIHAZI SPİN KAVRAMI ve SÜPER İLETKENLER MEHMET FEVZİ BALIKÇI 07102007
DetaylıSevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2
1078 [1025] LANDSAT 8'İN ADANA SEYHAN BARAJ GÖLÜ KIYI ÇİZGİSİNİN AYLIK DEĞİŞİMİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILMASI Sevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2 1 Arş. Gör., Erciyes Üniversitesi, Harita Mühendisliği
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Sayısal Görüntü İşleme BIL413 7 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Yok Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Seçmeli / Yüz Yüze
DetaylıMR anjiyografiyi diğer anjiyografik yöntemlerden ayıran en önemli özellik eksojen bir kontrast
MR ANJİYOGRAFİ TEKNİKLERİ Dr. Hasan YİĞİT Ankara Eğitim ve Araştırma Hastanesi MR anjiyografiyi diğer anjiyografik yöntemlerden ayıran en önemli özellik eksojen bir kontrast maddeye dayanan kontrastlı
DetaylıISSN : 1308-7231 mbaykara@firat.edu.tr 2010 www.newwsa.com Elazig-Turkey
ISSN:1306-3111 e-journal of New World Sciences Academy 011, Volume: 6, Number:, Article Number: 1A0173 ENGINEERING SCIENCES Burhan Ergen Received: November 010 Muhammet Baykara Accepted: February 011 Firat
DetaylıBOĞAZİÇİ UNIVERSITY KANDİLLİ OBSERVATORY and EARTHQUAKE RESEARCH INSTITUTE GEOMAGNETISM LABORATORY
Monthly Magnetic Bulletin May 2015 BOĞAZİÇİ UNIVERSITY KANDİLLİ OBSERVATORY and EARTHQUAKE RESEARCH INSTITUTE GEOMAGNETISM LABORATORY http://www.koeri.boun.edu.tr/jeomanyetizma/ Magnetic Results from İznik
Detaylıistatistik 4. Bir frekans dağılımına ilişkin birikimli seriler 1. Birimlerle ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi
2010 S 4200- İstatistik sorulannın cevap l anmasında gerekli olabilecek t ablolar ve f ormüller bu kitapçığın sonunda verilmiştir. 1. Birimlerle ilgili aşağıdaki ifadelerden hangisi yanlıstır? ) Maddesel
DetaylıTemel Mikroişlemci Tabanlı Bir Sisteme Hata Enjekte Etme Yöntemi Geliştirilmesi. Buse Ustaoğlu Berna Örs Yalçın
Temel Mikroişlemci Tabanlı Bir Sisteme Hata Enjekte Etme Yöntemi Geliştirilmesi Buse Ustaoğlu Berna Örs Yalçın İçerik Giriş Çalişmanın Amacı Mikroişlemciye Hata Enjekte Etme Adımları Hata Üreteci Devresi
DetaylıSUDA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-190.2014.
SUDA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-190.2014.02 Koordinatör: Dr. Fatma AKÇADAĞ 23 Aralık 2014 Gebze/KOCAELİ Bu
DetaylıQuality Planning and Control
Quality Planning and Control END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı 1 İstatistiksel Proses Kontrol Kontrol Kartları Kontrol
DetaylıDijital Sinyal İşleme (COMPE 463) Ders Detayları
Dijital Sinyal İşleme (COMPE 463) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Dijital Sinyal İşleme COMPE 463 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin
DetaylıRASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi
DetaylıYÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III
YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III Prof. Dr. Cemalettin KUBAT Yrd. Doç. Dr. Özer UYGUN İçerik Bu bölümde eşitsizlik kısıtlarına bağlı bir doğrusal olmayan kısıta sahip problemin belirlenen stasyoner noktaları
Detaylıİçerik. Plak Oluşumu. Plak görüntüleme BT- BTA. Karotis Plağı: patofizyolojiden görüntülemeye. Karotis Plağı Kompozisyonu BT de dansitesine göre
İçerik Karotis Plağı: patofizyolojiden görüntülemeye Dr Ercan KARAARSLAN Acıbadem Maslak Hastanesi, Radyoloji Hassas plak tanımı Plak oluşum kaskatı Plak kompozisyonu MR ile tanıma Medikal tedavinin plak
DetaylıPOSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM
POSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM Melih KUNCAN Siirt Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Mekatronik Mühendisliği Bölümü, Siirt, TÜRKIYE melihkuncan@siirt.edu.tr
DetaylıTrend Devam Modelleri: Teknik Analiz
Trend Devam Modelleri: Teknik Analiz Eğer belirgin trendi olan grafiğe bakarsanız fiyatın aynı tür figürler oluşturarak kendi hareketleri sırasında konsolide ettiği yerleri görebilirsiniz. Bu formasyonlar
DetaylıDİYARBAKIR MEMORİAL HASTANESİ ONUR HAS RADYOTERAPİ TEKNİKERİ
DİYARBAKIR MEMORİAL HASTANESİ ONUR HAS RADYOTERAPİ TEKNİKERİ GİRİŞ Radyoterapinin temel prensibi : Normal dokuların ışın dozunu azaltarak tümöre istenilen dozu verebilmektir. Son yıllarda radyoterapi alanında
DetaylıKestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir.
Biyoistatistik 9 Kestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir. Evren parametrelerinin kestirilmesi (tahmini) için: 1. Hipotez testleri 2. Güven
DetaylıBÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ
1 BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ Bilimsel yöntem aşamalarıyla tanımlanmış sistematik bir bilgi üretme biçimidir. Bilimsel yöntemin aşamaları aşağıdaki gibi sıralanabilmektedir (Karasar, 2012): 1. Bir problemin
DetaylıCopyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1
Slide 1 Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma 2-1 Genel Bakış 2-2 Sıklık Dağılımları 2-3 Verilerin Görselleştirilmesi 2-4 Merkezi Eğilim Ölçüleri 2-5 Değişimin Ölçülmesi 2-6 Nispi Sabitlerin
Detaylı2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım
2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı
DetaylıIİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN
IİSTATIİSTIİK Mustafa Sezer PEHLI VAN İstatistik nedir? İstatistik, veri anlamına gelir, İstatistik, sayılarla uğraşan bir bilim dalıdır, İstatistik, eksik bilgiler kullanarak doğru sonuçlara ulaştıran
DetaylıÇİFT EŞİK DEĞERLİ GÖRÜNTÜ NETLEŞTİRME YÖNTEMİ
ÇİFT EŞİK DEĞERLİ GÖRÜNTÜ NETLEŞTİRME YÖNTEMİ Ali S Awad *, Erhan A İnce* *Doğu Akdeniz Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Mağosa, KKTC İnce@eeneteeemuedutr, Asawad@emuedutr Özetçe Beyaz
DetaylıUlusal Metroloji Enstitüsü GENEL METROLOJİ
Ulusal Metroloji Enstitüsü GENEL METROLOJİ METROLOJİNİN TANIMI Kelime olarak metreden türetilmiş olup anlamı ÖLÇME BİLİMİ dir. Metrolojinin Görevi : Bütün ölçme sistemlerinin temeli olan birimleri (SI
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,
Detaylı