Ultrasound image segmentation using the watershed algorithm

Sibel Kadıoğlu

Master'sOpen Access

TR

|EN

Ultrasound image segmentation using the watershed algorithm

2015

0 views

0 downloads

Advisor: Prof. Dr. Mustafa Karaman

Abstract (TR)

Ultrason görüntülemesi tıp alanında yaygın olarak kullanılan bir görüntüleme tekniğidir. Bu teknik, herhangi bir yan etkisinin olmamasına, hareketli organların gerçek zamanda izlenebilmesine olanak sağlaması ve invazif olmaması özelliklerinden dolayı tıbbi amaçlı görüntülemede oldukça önemli bir yer tutmaktadır. Bilgisayar destekli yöntemler hem ultrason görüntülerinin kalitesinin artmasına, hem de önemli bölgelerin bulunmasına yardımcı olmaktadır. İş bu tezde, genel olarak, görüntü bölütleme, yani görüntü içerisindeki farklı bölgelerin çıkarılması problemi üzerinde çalışılmakta, özel olarak ise, havza sınırlama metodu kullanılarak, ultrason görüntülerinin bölütlenmesi amaçlanmıştır. Tez çalışmasının içeriği üç ana bölümden oluşmaktadır: (i) ultrason görüntülerinde ön işleme, (ii) havza sınırlama metodu, (iii) bölütleme sonrası işlemleri. Klinik alanındaki teknik gelişmelere rağmen, ultrason görüntülerinde meydana gelen benekli yapılar, görüntülerinin yorumlanmasını güçleştirmektedir. Bu nedenle tezin ilk bölümünde bu beneklerin azaltılması amacıyla ön işlemler uygulanmaktadır. Bu ön işlemler, histogram eşitlemesi ve çeşitli medyan filtreleme teknikleridir. Ön işleme metotları ile ultrason görüntülerinde ilk iyileştirmenin yapılması hedeflenmiştir. Bir sonraki adımda filtrelenmiş görüntüler üzerinde önemli bölgeleri keşfetmek için bölütleme amacıyla havza sınırlama metodu kullanılmaktadır. Bu metot coğrafi yöntemlerden esinlenilmiş olup, havza alanlarını birbirinden ayırarak farklı bölgeler oluşturma prensibine dayanmaktadır. Yöntem, görüntünün gri seviye değerleri ve bu değerlerden elde edilen lokal istatistik değerleri yani ortalama ve değişinti değerleri üzerinde uygulanmaktadır. Havza bölütleme metodu, aşırı bölütleme ile sonuçlanmaktadır. Bu sebeple, çalışmanın üçüncü bölümünde aşırı bölütleme probleminin çözümü üzerinde durulmaktadır. Bu amaçla farklı kriterleri değerlendirerek çalışan, özgün bir bölge birleştirme metodu geliştirilmiştir. Kriter olarak bölgelerin büyüklüğü (bölge içindeki piksel sayısı), gri seviye değerleri (her piksele karşılık gelen renk değerleri) ve lokal istatistiksel özellikler (değişinti ve ortalama değerleri) baz alınmaktadır. Bu yöntemler, fantom kist görüntüsü ve klinik karaciğer görüntüsü üzerinde geniş çaplı testler ile denenmiştir. Test sonuçları, kist görüntüsü için bölge sayısının ~40 kat azaltıldığını, karaciger görüntüsü için ise bölge sayısının ~50 kat azaltıldığını göstermektedir. Sonuç olarak, ön ve son işlemler birlikte kullanılarak, aşırı bölütleme probleminin büyük ölçüde azaltılması başarılmıştır. Bu testler, histogram eşitleme, medyan filtre (ve/veya) çeşitleri, havza sınırlama ve bölge birleştirme metotlarının etkisini göstermektedir.