Özeren, FadimeÖzkaya, Ufuk2024-06-132024-06-132019978172812420910.1109/TIPTEKNO.2019.88952572-s2.0-85075618238https://doi.org/10.1109/TIPTEKNO.2019.8895257https://hdl.handle.net/11501/10242019 Medical Technologies Congress, TIPTEKNO 2019 -- 3-5 October 2019 -- Izmir, TurkeyManyetik rezonans görüntüleme ile büyük miktarda veri üretilmektedir ve bu verilerin manuel olarak işlenmesi yüksek hesaplama karmaşıklığına neden olmaktadır. Yüksek hesaplama karmaşıklığını çözebilmek için bilgisayarlı görü sistemlerinde yaygın olarak kullanılan gruplama işlemi önerilmektedir. Bu gruplama işlemi süperpiksel olarak adlandırılmaktadır. Süperpikseller, özellikle imge ve video bölütleme uygulamalarında kullanılan; bir imgeye veya videoya ait renk, yoğunluk ve doku özellikleri benzerlik gösteren piksellerden oluşan görsel yapılardır. BrainWeb veri kümesinden alınan beyin MR görüntüleri üzerinde çalışılmıştır. Literatürde yaygın olarak kullanılan ve yüksek başarıya sahip olan 3 süperpiksel algoritmasının performansları karşılaştırılmıştır. Süperpiksel algoritmalarının başarılarını test edebilmek için görüntülere ait kesin referans verilerinden yararlanılmıştır. Süperpiksel algoritmalarının oluşturduğu sınırlar ile kesin referans arasında başarı metrikleri hesaplanmıştır.Magnetic resonance imaging produces large amounts of data, and the manual processing of these data results in high computational complexity. In order to solve the high computational complexity, the grouping process which is commonly used in computer vision systems is recommended. This grouping process is called superpixel. Superpixels, used espically in image and video segmentation applications, are the visiual structures composed of pixels having same color, intensity and texture behavior. Brain MR images from BrainWeb data set were studied. The performances of 3 superpixel algorithms which are widely used in the literature and have high success are compared. In order to test the success of superpixel algorithms, precise reference data of the images were used. Success metrics were calculated between the boundaries created by the superpixel algorithms and the exact reference.trinfo:eu-repo/semantics/closedAccessSüperpikselİmge BölütlemeBeyin MR GörüntüleriSuperpixelImage SegmentationBrain MR ImagesConference ObjectN/AWOS:000516830900128N/A