Akciğer kanseri erken tanı

Akciğer kanserinin klinik teşhis yöntemleri çoğunlukla fiziksel ve biyokimyasal tekniklere dayanır. Bilgisayarlı tomografi (BT) taramasındaki görüntüleme süreçleri (Düşük doz bilgisayarlı tomografi-DDBT), akciğer kanserinin erken evrelerde teşhisi için uygundur. Bu çalışma için BT tarama görüntüleri, Ankara Atatürk Eğitim ve Araştırma Hastanesi ve ayrıca "Akciğer Görüntüleri Veritabanı Konsorsiyumu (AGVK)" isimli uluslararası veritabanından elde edilmiştir. BT taraması kullanılarak akciğer kanserinin teşhisinde doğru karar verilmesi için, doğruluğu artırma aşamasında görüntüdeki gürültünün giderilmesi gerekmektedir. Bu tezdeki gürültü giderme süreci için sobel filtrelemede gradyan büyüklüğünün kullanılması önerilmiştir. Ayrıca görüntüdeki arka planı ön plandan ayırmak üzere, önceki aşamaları izleyen morfoloji işlemlerinin kullanımı da çok önemlidir çünkü arka plan görüntüsü üzerinde tümör bulunan akciğer dokusunu temsil etmektedir, bu nedenle ön plan görüntüsü gerekli değildir.Tezin ikinci bölümü tümörün dokudan bölütlenmesi için watershed algoritmasının kullanımını içermektedir. Doku içinde bulunan düzensiz nodüler alanın belirlenmesi farklı yoğunluk değerleri ve arka planda temsil edilen bölgesel minimum değerine sahip işaretleyicilerle ve bağlı bileşenlerle görüntünün aşırı bölütlenmesine neden olur. İşaretleyiciler, tümör alanını yüksek yoğunluk değerlerini belirleyerek ve dokudaki alanı kesmek üzere normal görüntüdeki ilgilenilen alanın yerini saptayarak tümörü sınıflandırır. İstatistiksel metotları kullanarak normal ve anormal görüntülerin ayrılması, kanser türüne bağlıdır. Nodül şeklinin özelliğinin çıkarılması, sınıflandırma süreçleri için önemli bir adım olan kesin parametreleri ortaya çıkarır.Bu tezdeki son bölüm, istatistiksel metotların sonuçlarından alınan beş parametreye ait değerleri içeren veri seti üzerindeki sınıflandırma süreçlerine odaklanmaktadır. Bu veri seti, 153 adet normal ve 153 adet anormal görüntüyü içeren toplam 306 görüntüden oluşmaktadır. Bu veritabanı dokuz farklı sınıflandırma algoritmasına tabi tutulmuş ve bu algoritmaların çalışma teorilerine bağlı olarak farklı doğruluk değerleri elde edilmiştir. Bu çalışma, tümörün belirlenmesi ve doktorun teşhisine yardımcı olmak üzere sınıflandırma yapılmasında en yüksek doğruluk performansını gösteren algoritmayı tespit etmeyi amaçlamaktadır. Anahtar Kelimeler: Akciğer kanseri, erken teşhis, sobel filtre, morfoloji işlemleri, watershed algoritması