Segmentation of brain tumor MRI images using watershed thresholding

Manyetik rezonans görüntüleme (MRI) beyin taramaları kullanılarak beyin tümörlerinin tespiti, tıbbi görüntü işleme alanında en aktif araştırma alanlarından biri haline geldi. Sistemin birincil amacı tümörün saptanmasıdır. Biyomedikal görüntülemede algılama çok önemli bir işlev görür. Bu çalışmada, tümörleri tespit etmek için MRI beyin görüntüleri kullanılmaktadır. Beynin net bir görüntüsü elde edilemiyorsa ve tümörün yeri, boyutu ve tipi biliniyorsa hastaya yanlış dozlar uygulanarak sağlıklı beyin dokusu tahrip olur. Doktorların iş yükü nedeniyle tanı koymak için gereken süreyi uzatan radyoloji eğitimi almış hekim eksikliği nedeniyle, algoritmanın tanı koymak için gereken süreyi ve hızı azaltma yeteneği, uygulandığı takdirde onu son derece değerli kılmaktadır. Bu çalışmada, yerini belirlemek ve izole etmek için MRI taramalarında tümör bölgesini bölümlere ayırmak için yeni bir yöntem öneriyoruz. Başlangıçta, görüntüler için havza yaklaşımı kullanılır, ardından beyin tümörünü izole etmek için ikinci bir bölütleme yapılır. Tüm uygulama ve bölümleme faaliyetlerinde MATLAB ve Maya kullanılacaktır. Algoritmaya bir uygunluk işlevi dahil edildikten sonra, DICE- ve JACCARD-bölümlü görüntüler, birbirleriyle ne kadar iyi karşılaştırıldıklarını belirlemek için puanlanır. Her iki işleme de 0,1 mm'lik bir eşik uygulandığında, ortaya çıkan doğruluk olağanüstüydü. 3B segmentasyonun sonuçları taramalar arası değerlendirme kullanan diğer modellerin sonuçlarıyla karşılaştırıldığında, 21 durumun 16'sında 0,1 mm'den fazla tutarsızlıklar gözlendi. Diğer beyin tümörü segmentasyon algoritmaları, segmentasyon için standart eşiği kullanırsa, tümörün alanlarını kaçıracaktır. Segmentasyon eşiğini değiştirerek, önceden var olmayan beyin bölgelerini yeniden oluşturabildik ve bu değişikliklerin görüntü kalitesini nasıl etkilediğini değerlendirebildik. Hem Jaccard hem de Dice segmentasyon puanları, eşik değişikliğinden sonra tüm zamanların en yüksek seviyesi olan 0,95'e ulaştı.