Karaciğer BT görüntülerinin bilgisayar destekli bölütleme uygulaması

Abstract

Son yıllarda tıp alanında, görüntüleme tekniklerinin sıklıkla kullanılması sayesinde Bilgisayar Destekli Tespit (BDT) sistemleri de kendisine geniş bir yer bulmuştur. BDT sistemlerinde en önemli işlem bölütleme aşamasının doğru bir şekilde yapılmasıdır. Bu tez çalışmasında, Bilgisayarlı Tomografi(BT) görüntüleri üzerinde karaciğerin bölütlenmesi için bilgisayar destekli otomatik bir yöntem ve yazılım geliştirilmiştir. Bölütleme işlemleri için Bölge Büyütme (RG) ve Bulanık C-Ortalama (FCM) algoritmalarından yararlanılmıştır. Bu algoritmalar ile yapılan bölütlemelerin başarımını tespit etmek için alanında uzman bir hekimden destek alınmıştır. Bu amaçla uzman tarafından yapılan seçim ölçüt olarak kullanılarak RG ve FCM algoritmaları ile bilgisayar destekli olarak elde edilen bölütleme sonuçları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma ölçütü olarak Jaccard benzerlik ölçütü kullanılmıştır. 88 BT görüntüsü üzerinde yapılan deneysel çalışmalarda Jaccard benzerlik ölçütüne göre RG algoritmasında %91.15 ve FCM algoritmasında %75.16 bölütleme için ortalama başarım değerleri bulunmuĢtur. Sonuç olarak Bölge Büyütme algoritması ile yapılan bölütleme işlemlerinin daha başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca, benzerlik ölçümleri sonucunda bulunan nicel değerlerin istatiksel olarak anlamlılık testlerinin değerlendirilmeleri de gerçekleştirilmiş ve RG algoritması ile elde edilen daha başarılı bölütleme sonuçlarının, anlamlı bir fark ortaya koyduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bunlara ek olarak, benzerlik ve anlamlılık testleri ile beraber işlem zamanlarının karşılaştırmaları da yapılmış ve burada da RG ile yapılan bölütleme işleminin daha hızlı olduğu sonucuna varılmıştır. Tüm bu elde edilen bulgular ile bu tez çalışmasında karaciğerin bölütlenmesi için önerilen bilgisayar destekli yöntemin ve geliştirilen yazılımın, hekimlerin karar verme aşamalarında ikincil bir yardımcı araç olarak kullanılabileceği görülmüştür.

In recent years, computer assisted detection (CAD) systems have also found a large place in the medical field due to frequent use of imaging techniques. The most important process in CADsystems is the correct segmentation phase. In this thesis, computer assisted automated methods and software were developed to divide the liver over computerized tomography (CT) images. For segmentation operations, the area magnification (RG) and fuzzy c-average (FCM) algorithms were used. In order to determine the success of these algorithms, support has been obtained from a specialist physician in the field. For this purpose, computer-aided segmentation results were compared with RG and FCM algorithms using expert selection criteria. The comparison criteria were used.In the experimental studies performed on 88 BT image, the average performance values were 91.15% in RG algorithm and 75.16% in FCM algorithm according to jaccard similarity criteria. As a result, segmentation operations with the zone magnification algorithm were more successful. In addition, statistical significance tests of the quantitative values as a result of similarity measurements have been performed and more successful segmentation results obtained by the RG algorithm revealed a significant difference was found. In addition, comparisons were made with similar and semantic tests, and it was concluded that the splitting process with RG was faster. In this study, it was observed that the computer-aided method and the developed software for liver division could be used as a secondary tool in the decision-making process of physicians.