Bulanık mantıkla görüntü zenginleştirme yöntemlerine dayanarak mammogramlardan mikro kalsifikasyon tespiti

ÖZETMeme kanseri dünyada en çok görülen kanser türlerinden birisidir. Bütün kanser türlerindeolduğu gibi erken teşhis tedavinin başarılı olabilmesi için en önemli faktördür. En kullanışlımeme kanseri teşhis yöntemi mammogramlardır. Mammogramların iyi yorumlanması memekanserinin teşhisinde de başarı sağlanması anlamına gelmektedir.Bulanık sistemler, uzman bilgilerinin ve dilsel olarak formüle edilen bilgilerin matematikselolarak yorumlanmasında mükemmel bir olanak sağlamaktadır. Bu yapı sayesinde klasikmantık ile tanımlanamayan ?sıcak?, ?uzun? gibi kişiye göre değişebilen ifadelerimodellenebilir. Aynı zamanda ?az sıcak?, ?oldukça uzun? gibi ifadeler de modellenebilir.Görüntü işleme teknikleri, mammogram görüntüleri insan gözü tarafından ayırt edilemeyen yada yorumlanamayan ayrıntıları ortaya çıkarılabilmektedir. Ancak, insan anatomisinin çokdeğişken bir yapıya sahip olması klasik görüntü işleme tekniklerinin uygulanmasında bazısorunlara yol açmaktadır. Bu sorunlar esnek yapısı ve uygulamalarda uzman desteği almasınedeniyle bulanık mantık ile daha kolay aşılabilmektedir.Bu çalışmada, kural temelli bulanık mantığın, görüntülerin gri değerini değiştirmedekiavantajları kullanılarak özgün bir algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma ilemammogram görüntülerinde fark edilmesi zor kitlelerin daha fark edilir bir hale getirilmesihedeflenmiştir. Geliştiren algoritmanın uygulandığı mammogram görüntüleri, uzmanlarıngörüşleri ile karşılaştırılarak test edilmiş ve kitlelerin büyük ölçüde belirginleştirildiğigörülmüştür.Hekimlerin tanı koymasında önemli bir işlevi olan mammogram filmleri hekimler tarafındangözle yorumlanmakta ve deneyime ve bilgiye dayalı tanı koyulmaktadır. Yorumlamayeteneğine bağlı bu süreç dolayısı ile insan gözündeki hatalara ve yorumlama noksanlıklarınaaçıktır. Sunulan tezin amacı bu konuda hekimlere destek sağlayacak bir sistem geliştirmek vegözlemleri ile geliştirilen algoritmanın sonuçlarını karşılaştırarak daha doğru sonuçlaraulaşmalarına yardımcı olmaktır.Şu unutulmamalıdır ki kanserin erken teşhisi hayat kurtarmaktadır. Aynı zamanda tedavimasrafları açısından karşılaştırıldığında da erken teşhis edilen bir vakanın tedavi masraflarıgeç teşhise oranla oldukça azdır. Kaldı ki ülkemizde yaygın olarak kullanılan film-taramamammografisi ve hasta yoğunluğu göz önünde bulundurulduğunda tanı zamanının kısalmasıkonusunda da geliştirilen algoritmanın hekimlere avantaj sağlaması amaçlanmıştır. Yapılançalışmanın amacı son yıllarda kadınlarda büyük oranda artış gösteren meme kanserine erkentanı sağlamaya yönelik, doktorlara tanı kolaylığı sağlamak için sayısal görüntü algoritmasıgeliştirmektir.Anahtar Kelimeler: Meme kanseri, mammogram, bulanık mantık, görüntü işleme