Kontrast tutucu meme manyetik rezonans görüntülerinde kanserli olan ve olmayan dokuların göüntü işleme yöntemleri ile belirlenmesi
Segmentation of cancerous and non-cancerous lesions from dynamic contrast-enhanced magnetic resonans imaging of the breast by using image processing techniques
- Tez No: 201233
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Meme kanseri, MRG, erken tanı, görüntü işleme, Breast cancer, early diagnosis, image processing
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Meme kanserinde erken tanı yaşamı etkileyen en önemli faktörlerden biridir. Meme kanserinde gözden kaçabilen bir lezyonun dahi, ilerde ne denli büyük sıkıntılara yol açabileceği gerçeği erken tanının önemini ortaya koymaktadır. Erken tanı sayesinde günümüzde meme kanserinden ölümler yarıya inmiş ve memenin korunması, daha kaliteli yaşama olanak sağlaması, erken tanıyı daha da önemli hale getirmiştir [14]. Çalışmada oluşturulan algoritma ve yazılım hekimlere tanı koyma aşamasında yardımcı olmayı hedeflemiştir. MR görüntülerinin yorumlanmasında hekimler, temel düzeyde görüntü işleme algoritmaları içeren yazılımlar kullanmaktadırlar. Ancak bu yazılımlar tanıya katkıda bulunmak adına sınırlı sonuçlar üretmekte, yalnızca hekimin lezyon olarak yorumladığı bölgeyi, tamamen kendi gözlem ve birikimlerine dayanarak seçimi ile belirli bir bölge için sonuçlar üretebilmektedir. Yani tamamen etkileşimli ve genel içerik taşıyan yazılımlar, özel durumlarda istenilen sonuçları üretememektedirler. Hekim, bir bölgenin grafik ve şekil verilerini değerlendirdikten sonra tanı koymakta fakat bu yöntem ile elde edilen tanı, hekimlerin dikkatine, deneyimine bağlı olarak farklı sonuçlar verebilmekte, yine hekimlerin ifadesine göre; herhangi küçük ancak kötü huylu bir lezyon gözden kaçırılabilmektedir. Bu tip lezyonların gözden kaçırılabilme ihtimali hekimler tarafından önemli bir sorun olarak dile getirilmektedir[6]. Bu sorunu en aza indirgemek amacıyla, sunulan çalışmada, meme kanserinin erken tanısına yönelik bir yöntem geliştirilmiştir. Çalışmadaki amaç, kontrast tutucu bileşik ile dinamik olarak elde edilen meme MR görüntülerinin incelenip, kanserojen etkisi olan kötü huylu (malign) lezyonlar ile kanserojen etkisi olmayan iyi huylu (benign) lezyonların otomatik olarak ayırt edilmesini sağlayan bir algoritma ve yazılım geliştirmektir. Tıpta hekimlerce kabul edilmiş olan tümörün kontrast tutucu bileşiğin etkisi altındaki davranış biçimleri (Bkz. Şekil 4.3) incelenmiştir. Bu davranışların sonucu oluşan eğimlerden yola çıkarak sınıflandırma, lokal grafik analizi, görüntü zenginleştirme gibi diğer yöntemler ile karşılaştırmalar yapılmış ancak geliştirilen özgün algoritma ile daha başarılı sonuçlar elde edildiği gözlenmiştir. Hastanın ilk görüntüleme esnasında vücuduna verilen kontrast tutucu bileşiğe karşı memedeki yağ, kas, normal dokular, iyi huylu ve kötü huylu lezyonlar farklı şekilde tepki vermektedir. Uygulamada geliştirilen yazılım, her ölçü dizisindeki? 11 veya 15 adet görüntüyü kendi içerisinde değerlendirmekte, sonuç görüntü verilerini ise, her ölçü dizisindeki en son görüntüye işlemektedir. Programın çalıştırılması ile ilgili dosyada toplam 40 adet sonuç görüntü oluşmakta ? Meme 11 veya 15 kez ardışık zamanlı taranmakta ve her defasında aynı kesit görüntüler üzerinden geçmektedir. Ölçüm bitiminde, her kesit görüntüye ait olan 11 veya 15 zamanlı ölçümde elde edilen 11 veya 15 görüntünün tümüne ölçü dizisi denmektedir. ve bu görüntülerde ölçü dizisinin içerdiği kesit görüntülerinin verilerine göre, yazılım tarafından kötü huylu olarak belirlenen lezyonlar kırmızıya, iyi huylu olarak belirlenen lezyonlar ise maviye boyanmaktadır. Sonomed Tıbbi Görüntüme Merkezi ve Laboratuvarı' ndan alınan görüntüler ile yapılan çalışmanın tüm aşamalarında, Görüntüleme Merkezi' ndeki radyoloji uzmanları ile beraber çalışılmış, hastaların raporları, varsa patolojik sonuçları radyologlar tarafından değerlendirilmiş ve geliştirilen yazılımın oluşturduğu sonuç görüntüler, yine radyoloji uzmanları tarafından onaylanmıştır. Tezin gelişimi ile ilgili karşılıklı fikir ve bilgi alışverişinde bulunulmuştur. Geliştirilen özgün algoritma C programlama dili ile yazılmış ve kısa bir süre içerisinde kullanıcıya yönelik bir ara yüz geliştirilmesi planlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Early diagnosis of the breast cancer is one of the most important facts in life. Today?s methods of diagnosis show that any missing lesion can cause big problems in the future. By the help of early diagnosis of breast cancer, the mortality decreased to half. Besides , it also helps to protect the breast and provides more quality to life. These reasons make the early diagnosis of breast cancer a significant issue [14] . The goal of program which is composed in this study is to help doctors during the diagnosis. The doctors use software that includes basic image processing algorithms to interpret MR images. However, these software do not have any contribution to the decision of the diagnosis. These programs provide doctors to define the selected region of lesion. After evaluation of the particles from graphical and shape data, doctors can make a decision. However, the decision depends on the doctor?s carefulness and experience. Moreover, according to some doctors there can also be a malignant tumor that can be missed. The probability of missing these kinds of lesions has been considered as a serious problem. In this study, a method of early diagnosis is developed as a solution to decrease these problems The purpose of this study is to develop an algorithm and software that separates the cancerous lesions (malignant) and non cancerous lesions by the investigation of contrast holding matter and dynamic MR images. During the first scanning of patient, it is stated that the fat, muscles and normal tissues in the breast have different reactions as good manner and bad manner lesions. The program that is developed in the application evaluates 11 or 15 images in every measurement package internally and processes the outcome image into the last image in every measurement package. In the file that runs the program, 40 outcome images are formed .According to the profile images which is involved in the observation series the lesions which are determined as bad manner are painted to red and the good manner ones are painted to blue. In medicine science, the kind of behaviours of tumors under effect of contrast-enhanced compound had been observed by the doctors. From the inclination which is the reflection of these behaviours, the developed program has been compared the comparison between the methods of classification, local graphical analyse, image enhancement and the developed program. However it was obvious that the results obtained with the original algorithm is better than the other methods had been occurred. The images are provided from Sonomed Medical Image Center and Laboratory. During all stages of the studies performed on these images, it has been worked together with radiology specialists from Sonomed. The reports and existing pathological results of patients have been evaluated by the radiologists . Besides, radiology specialists approved the images, which are provided from developed program. To improve the study lots of ideas were shared. C programming language is used to develop this individual algorithm and it is planned to develop a user friendly interface within the earlier possible time.
Benzer Tezler
- Kontrast tutucu maddeli meme MR'ı örneğinde yapay sinir ağları ile görüntü segmentasyonu
Automatic tumor segmentation in contrast-enhanced dynamic MR images by using artificial neural network technique
HİLMİ KEMAL KOCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
- BT görüntüleri üzerinden kalp odacıklarının bölütlenmesine yönelik alternatif bir yaklaşım
An alternative approach for the segmentation of the heart chambers from CT images
SERAP ERK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- Tıbbi görüntülerden derin öğrenme yöntemi ile karaciğer ve beyin lezyonlarının bölütlenmesi
Segmentation of liver and brain lesions by deep learning approach from medical images
ONUR CAN BAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- A moderate defense of cognitive phenomenology
Bilişsel fenomenolojinin ılımlı bir savunması
HAKKI KAAN ARIKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
FelsefeBoğaziçi ÜniversitesiFelsefe Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LUCAS THORPE
- Optical characterization of collagen denaturation via mueller matrix polarimetry and upright microscopy
Kollajen denatürasyonunun mueller matris polarimetri sistemi ve mikroskop yoluyla optik nitelendirilmesi
İREM DENİZ DERMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Biyofizikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ
DOÇ. DR. ONUR FERHANOĞLU