Farklı Segmentasyon Metotları ile Koyun Kafa Bölgesinde Yer Alan Anatomik Yapıların Morfometrik ve Volumetrik Verilerinin Değerlendirilmesi

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Veteriner Fakültesi, Veteriner Hekimliği Temel Bilimleri Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2026

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Muharrem Ayvalı

Danışman: Caner Bakıcı

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışma, Romanov koyunlarına ait baş bölgesi anatomik yapılarının bilgisayarlı tomografi (BT) ve manyetik rezonans görüntüleme (MRG) verileri üzerinden altı farklı segmentasyon yöntemi kullanılarak elde edilen morfometrik ve hacimsel özelliklerinin karşılaştırmalı olarak değerlendirilmesi amaçlandı. Özellikle mandibula, molar dişler ve beyin; anatomik ve klinik önemleri nedeniyle seçildi. Altın standart olarak kabul edilen manuel segmentasyon, yarı otomatik ve otomatik segmentasyon yöntemleriyle karşılaştırılmıştır. Morfometrik ölçümler (uzunluk, genişlik ve yükseklik), hacim ve yüzey alanı verileri ile segmentasyon için harcanan süre kantitatif yönden değerlendirmeye alınmıştır. Ayrıca her yönteme ait üç boyutlu modeller üzerinden yapılan görsel analizlerle nitel değerlendirme yapıldı. Ortaya çıkan bu sonuçlar, değerlendirilen tüm parametreler açısından segmentasyon yöntemleri arasında anlamlı istatistik farklar olduğunu gösterdi (p <0,05). Fazla zaman almış olsa da en gerçekçi ve detaylı modeller manuel segmentasyonla elde edildi. Yarı otomatik segmentasyon ve dilimler arası doldurma algoritması, manuel yönteme nicel olarak yakın sonuçlar vermiş ve diğer yarı otomatik algoritmalar ve otomatik yöntemlere göre daha yüksek görsel doğruluk göstermiştir. Otomatik eşikleme ve büyüme tabanlı segmentasyonlar ise zamandan tasarruf sağlamalarına rağmen, fazla veya eksik modellemelere neden oldu, yapısal gerçekliği ve ölçüm güvenilirliğini düşürdü. Nitel değerlendirmelerde; delikler, çıkıntı-oluk yapıları ve diş konturlarının manuel segmentasyon modellerinde en iyi şekilde korunduğu gözlemlendi. Sonuç olarak, segmentasyon yöntemi seçiminin morfometrik ve hacimsel verilerin anatomik doğruluğu ve güvenilirliği üzerinde doğrudan etkili olduğu ortaya kondu. Zaman ve doğruluk açısından denge sunan yarı otomatik yöntemler belirli durumlar için uygun olsa da yüksek hassasiyet gerektiren anatomik modellemelerde manuel segmentasyonun vazgeçilmez olduğu sonucuna varıldı.