Ultrasound image segmentation using the watershed algorithm

Ultrason görüntülerinin havza sınırlama yöntemi kullanılarak bölütlenmesi

PDF İndir

Tez No: 397862
Yazar: SİBEL KADIOĞLU
Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA KARAMAN
Tez Türü: Yüksek Lisans
Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
Yıl: 2015
Dil: İngilizce
Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Sayfa Sayısı: 89

Özet

Ultrason görüntülemesi tıp alanında yaygın olarak kullanılan bir görüntüleme tekniğidir. Bu teknik, herhangi bir yan etkisinin olmamasına, hareketli organların gerçek zamanda izlenebilmesine olanak sağlaması ve invazif olmaması özelliklerinden dolayı tıbbi amaçlı görüntülemede oldukça önemli bir yer tutmaktadır. Bilgisayar destekli yöntemler hem ultrason görüntülerinin kalitesinin artmasına, hem de önemli bölgelerin bulunmasına yardımcı olmaktadır. İş bu tezde, genel olarak, görüntü bölütleme, yani görüntü içerisindeki farklı bölgelerin çıkarılması problemi üzerinde çalışılmakta, özel olarak ise, havza sınırlama metodu kullanılarak, ultrason görüntülerinin bölütlenmesi amaçlanmıştır. Tez çalışmasının içeriği üç ana bölümden oluşmaktadır: (i) ultrason görüntülerinde ön işleme, (ii) havza sınırlama metodu, (iii) bölütleme sonrası işlemleri. Klinik alanındaki teknik gelişmelere rağmen, ultrason görüntülerinde meydana gelen benekli yapılar, görüntülerinin yorumlanmasını güçleştirmektedir. Bu nedenle tezin ilk bölümünde bu beneklerin azaltılması amacıyla ön işlemler uygulanmaktadır. Bu ön işlemler, histogram eşitlemesi ve çeşitli medyan filtreleme teknikleridir. Ön işleme metotları ile ultrason görüntülerinde ilk iyileştirmenin yapılması hedeflenmiştir. Bir sonraki adımda filtrelenmiş görüntüler üzerinde önemli bölgeleri keşfetmek için bölütleme amacıyla havza sınırlama metodu kullanılmaktadır. Bu metot coğrafi yöntemlerden esinlenilmiş olup, havza alanlarını birbirinden ayırarak farklı bölgeler oluşturma prensibine dayanmaktadır. Yöntem, görüntünün gri seviye değerleri ve bu değerlerden elde edilen lokal istatistik değerleri yani ortalama ve değişinti değerleri üzerinde uygulanmaktadır. Havza bölütleme metodu, aşırı bölütleme ile sonuçlanmaktadır. Bu sebeple, çalışmanın üçüncü bölümünde aşırı bölütleme probleminin çözümü üzerinde durulmaktadır. Bu amaçla farklı kriterleri değerlendirerek çalışan, özgün bir bölge birleştirme metodu geliştirilmiştir. Kriter olarak bölgelerin büyüklüğü (bölge içindeki piksel sayısı), gri seviye değerleri (her piksele karşılık gelen renk değerleri) ve lokal istatistiksel özellikler (değişinti ve ortalama değerleri) baz alınmaktadır. Bu yöntemler, fantom kist görüntüsü ve klinik karaciğer görüntüsü üzerinde geniş çaplı testler ile denenmiştir. Test sonuçları, kist görüntüsü için bölge sayısının ~40 kat azaltıldığını, karaciger görüntüsü için ise bölge sayısının ~50 kat azaltıldığını göstermektedir. Sonuç olarak, ön ve son işlemler birlikte kullanılarak, aşırı bölütleme probleminin büyük ölçüde azaltılması başarılmıştır. Bu testler, histogram eşitleme, medyan filtre (ve/veya) çeşitleri, havza sınırlama ve bölge birleştirme metotlarının etkisini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Ultrasound imaging is an important medical application as it is a safe, non-invasive, and interactive procedure for creating detailed visualization of various structures within the body. Computational methods help improving the quality of ultrasound images as well as they aid in the discovery of important structures. In this line of research, this thesis studies the segmentation problem in general, which aims to identify regions of interest of a given image, and in particular, focuses on its application on ultrasound images using the watershed algorithm. The thesis consists of three main parts: (i) preprocessing of the ultrasound images, (ii) the watershed algorithm, and (iii) postprocesssing the segmented images. Despite the technical advances in the clinical field, speckle noise continues to pose a challenge in the interpretation of ultrasound images. The first part of the thesis addresses this issue using preprocessing algorithms, namely; histogram equalization and median-based filters to reduce the speckle noise. This yields an initial improvement in the ultrasound image quality. Next, in the second part, the watershed algorithm is used on the filtered images to discover important regions. The algorithm works based on an analogy from geography where watershed lines separate catchment basins from each other, hence creating different segments. The algorithm is applied on both intensity values and local statistics which are based on mean and variance values. A well-known drawback of the watershed algorithm however is that it leads to oversegmentation. Therefore, in the third part, region merging algorithms are studied to overcome this issue. A novel region merging algorithm that incorporates several criteria is proposed. The criteria include the size (the number of pixels in a region), intensity (color values associated with each pixel) and statistical measures (such as variance and mean ratio). These algorithms include three parameters denoted as Tsize, Tincrement and Tmerge which are image dependent. Extensive tests run on a phantom cyst image and a clinical liver image. Our test results show that the numbers of regions for the cyst and liver images are reduced by about ~40 and ~50 times, respectively. Overall, we achieved a significant reduction in oversegmentation using a mixture of pre- and postprocessing. The results demonstrate the effects of each studied component; median-based filtering, watershed segmentation, and region merging.

Benzer Tezler

Tez No
50493
Model-based multi objective analysis of ultrasound images in prenatal diagnosis
Prenatal muayenede ultrason imge dizileri üzerinde modele dayalı çok amaçlı cisim tanıma
ERDEM KEMİK
Yüksek Lisans
İngilizce
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Boğaziçi Üniversitesi
DOÇ.DR. BOZMA IŞIL
Tez No
402224
Image analysis for contrast enhanced ultrasound carotid plaque imaging
Başlık çevirisi yok
ZEYNETTİN AKKUŞ
Doktora
İngilizce
2014
Radyasyon Onkolojisi Erasmus Universiteit Rotterdam
PROF. J. G. BOSCH
Tez No
259269
Matlab görüntü işleme aracı kullanarak endometriozis hastalığının ultrason görüntülerinde tespiti
Detecting of endometriosis in ultrasound image using matlab image processing toolbox
MUHAMMED VAHİT ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Biyomühendislik Fırat Üniversitesi
Biyomühendislik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. AHMET ÇINAR
Tez No
223738
Artımsal yapay sinir ağları kullanılarak ultrasonik görüntülerin bölütlenmesi
Segmentation of ultrasound images by using incremental artificial neural networks
MEHMET NADİR KURNAZ
Doktora
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği İstanbul Teknik Üniversitesi
Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. TAMER ÖLMEZ
Tez No
749792
Meme ultrason görüntülerinin farklı alt bant yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması
Classification of breast ultrasound images using different sub-band methods
ZEYNEP AK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik Bilimleri Erciyes Üniversitesi
Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİFE GENGEÇ BENLİ

Geri Dön