Özet:
İnternal karotid arterler yaşam için çok önemli olup, beyne oksijence zengin kanı taşıyan damarlardır. Bu damarlarda oluşan incelmeler, tıkanmalar kişide ciddi hasarlara yol açmakta ve ölüme bile sebebiyet verebilmektedir. Karotid arter stenozu genellikle aterosklerozun neden olduğu daralma veya karotid arter lümen dar geçitidir. Karotid arterler, kemik ve kemiksi yapılar ile yakın komşuluk göstermektedir. Damar değerlendirmesi yapılırken sıklıkla kemik doku ile karotid arterler birbirine karışmaktadır. Bu nedenle, damar yapısında bozulmaların olduğu potansiyel yerin devamında damar mı yoksa diğer yapılar mı olduğu yönünde şüpheler oluşmaktadır. Kontrast madde yüklü damarları bölütlemeye çalışırken ana mesele, damarlar ve kemikler arasında gerçekleşen yoğunluk örtüşmesidir. Bu tezin amacı, Bilgisayarlı tomografi anjiyografi görüntülerinden karotid arter bölütlemelerinin yapılarak hastalığın teşhisi konusunda bir karar destek sistemi oluşturmaktır. Bu çalışmada, tersinir yöntemle tek bir seferde BTA görüntülerinden kemik ve kıkırdak dokuların ayrıştırılması sonrasında bölütlenen karotid arterler sonuçlarının üç boyutlu olarak görselleştirilmesi gerçekleştirilmiştir.
Internal carotid arteries, which carry oxygen-rich blood to the brain, are very vital for life. Congestions and thinning in these arteries can lead to serious damage in the human body that may even result in death. Carotid artery stenosis is usually narrowing caused by atherosclerosis or lumen bottleneck of the carotid artery. Carotid artery stenosis is usually narrowing caused by atherosclerosis or lumen bottleneck of the carotid artery. Carotid arteries show close proximity to bone and bony structures. Bone tissue and carotid arteries are often confused with each other when vessel evaluations perform. For this reason, it is usually a doubt whether the potential vessel disruption continues with veins or other structures. The main issue when trying to segment vessels full with contrast agent is the density overlap between vessel and bone. The purpose of this thesis is to make decision support system about diagnosis of the disease by extracting the carotid arteries from computerized tomography angiography images. In this study, bone and cartilage tissues are separated by using the inverse method from CTA images with only one scanning. Then, vessel segmentation is performed and the results are visualized in 3D.
