Bilgisayar destekli teşhis sistemi ile mamografi görüntülerinin sınıflandırılması

Meme kanseri, özellikle kadınlarda kansere bağlı ölümlerin en sık nedenlerinden olup tüm kadın kanserlerinin %23'ünü teşkil etmektedir. Meme kanserini henüz kesin önleyen bir yöntem yoktur. Kanserle mücadelede erken teşhis ve tanı çok önemlidir. Günümüzde, tanısında radyoloğa yardımcı olacak otomatik algılama sistemleri üzerine araştırmalar yapılmaktadır. Bu otomasyon sistemlerine Bilgisayar Destekli Teşhis (BDT) sistemi denilmektedir. BDT yazılımları, radyoloji uzmanlarına medikal görüntülerdeki anormalliklerin tespitinde ikinci bakış olarak görev yapmaktadır. Teşhis konusunda nihai karar radyoloğa aittir.Bu çalışmada, Eğricik Dönüşümü (ED), Dalga Atom Dönüşümü (DAD), Temel Bileşen Analizi (TBA), Doğrusal Ayırıcı Analiz (DAA), Destek Vektör Makineleri (DVM), k-En yakın Komşuluk (k-EK) ve En Küçük Kareli Destek Vektör Makinelerinden (EK-DVM) oluşan melez BDT sistemleri sunulmaktadır. Oluşturulan sistemlerde, ilk olarak mamogramlarda şüpheli bölgeler top-hat dönüşümü, bottom-hat dönüşümü ve ortalama filtre kullanılarak, otomatik olarak belirlenmekte ve alt görüntüler oluşturulmaktadır. Daha sonra alt görüntülerden elde edilen veri setine özellik çıkarımı ve sınıflandırma işlemleri uygulanmaktadır. Sınıflandırma, görüntülerin önce normal-anormal olarak daha sonra anormal görüntülerin iyi huylu-kötü huylu olarak ayrıştırılmasını içermektedir. Özellik çıkarımı için ED ve DAD kullanılmakta ve sınıflandırma için DVM, k-EK ve EK-DVM karşılaştırmalı olarak uygulanmaktadır. TBA ve DAA yöntemleri özellik seçimi için kullanılmaktadır. Oluşturulan melez sistemlerde %100 sınıflandırma başarısına ulaşılmıştır.