Kemik tümörlerinin bilgisayarlı tomografi görüntülerinden otomatik bölütlenmesi: Kalkaneus kemiği örneği

Bilgisayar Destekli Tanı (Computer-Aided Detection (CAD/BDT)), tıbbi görüntüler ile görüntü işlemenin birlikte kullanıldığı multi-disipliner bir çalışma alanıdır. BDT, radyolojik tanılarda doğruluk ve tekrarlanabilirlik geliştirerek hekimlere görüntü yorumlamada yardımcı olarak hız ve ikincil bir görüş sunmaktadır. BDT, bilgisayar algoritmalarını içeren görüntü işleme, görüntü analizi, veri sınıflandırması gibi çeşitli adımları kapsamaktadır. Radyolojik tanı ve raporlamalar, hekimin tecrübesine bağlı olarak nesnel olmayan ve hata eğilimli değerlendirmelerdir. Sunulan tez çalışması, Bilgisayarlı Tomografi görüntüleri kullanarak kalkaneus kemiğindeki tümör ve tümör benzeri lezyonların BDT ile tespiti ve 3 boyutlu modellenmesi amacıyla hazırlanmıştır. Çalışmada, 9 hasta ve 869 adet MDBT (Multi-dedektörlü Bilgisayarlı Tomografi) ayak görüntü kesiti kullanılmıştır. Ayakların taramasında kullanılan parametreler; kesit kalınlığı 0,5mm-3mm arasında değişmektedir, mA 100, kV 120, piksel aralığı 512x512 piksel, 16 bit gri düzeyi sağlayan tek renkli çözünürlük seklinde seçilmiştir. Aksiyal görüntüler DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) formatında alınmıştır. MDBT'den tümör ve benzeri lezyon tespitinde 3D-Doctor yazılımı ve Matlab (R2010a) programı kullanılarak görüntüler işlenmiştir. Çalışmanın, görüntü işleme adımları beş ana başlıktan oluşmaktadır. Bu adımlar; (i) gürültülerin azaltılması, (ii) bölütleme, (iii) morfoloji, (iv) 3B modelleme, (v) istatiksel analiz ve yorumlamadır. Matlab uygulama adımında, diğer bölütleme yöntemlerine göre daha iyi deneysel sonuç üreten Watershed ve Canny Algoritmalarının başarım ölçütleri kullanılmıştır. 3D-Doctor yazılımı ise, etkileşimli bölütleme ve 3B modelleme adımları için tercih edilmiştir. Değerlendirmede, dört farklı performans/başarım ölçütü "doğruluk, duyarlılık, özgüllük ve F-ölçütü" kullanılmıştır. Bölütleme yöntemleri nicel başarısı ve karşılaştırılabilir analizi sırasıyla, Etkileşimli (İnteraktif) Bölütleme>Watershed Algoritması>Canny Algoritması şeklinde elde edilmiştir. Çalışmanın performansı ROC (Receiver Operating Characteristic Analysis) ile değerlendirilmiştir. MDBT görüntülerinden kalkaneus kemiğindeki tümör ve tümör benzeri lezyonların tespitinde BDT, radyologların doğruluğunu ve hızını artıran yardımcı bir eleman olarak sunabilir. Çalışmanın sonuçları, biyometrik ve rekonstrüksiyon tekniği ile mevcut bilgiye katkı sağlayabilecektir. Anahtar Kelimeler: Sayısal görüntü işleme, tıp fotogrametrisi, BDT, bölütleme, BT, kalkaneus, tümör.