Bilgisayarlı tomografi (BT) görüntüleri üzerinde akciğer nodüllerinin otomatik teşhisi ve üç boyutlu modellenmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2014
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AHMED DEMİRPOLAT
Danışman: REFİK SAMET
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Akciğer kanseri, dünya genelinde kadınlar ve erkekler arasında en yüksek ölüm oranına sahip olan kanser türüdür ve her yıl kolon, göğüs ve prostat kanserlerinden kaynaklı ölümlerin toplamından daha fazla insan akciğer kanseri sebebiyle hayatını kaybetmektedir. Bununla birlikte şüpheli nodüllerin kanserin erken aşamalarında doğru bir şekilde tespiti hastalığın takibi ve tedavisinin şekillendirilmesi açısından oldukça önemlidir. Akciğer kanseri tanısında genellikle Bilgisayarlı Tomografi (BT) görüntülerinden faydalanılmaktadır. BT taramalarında, tek dedektörlü sistemlerde tipik olarak 50 ile 100 eksenel görüntü kesiti elde edilirken, daha yeni versiyonlarında, yani çok dedektörlü sistemlerde 350 ile 700 görüntü kesiti üretilmektedir. Bununla birlikte, nodüller, kan damarları ve bronşlar, genellikle yoğunluk şekil ve büyüklük gibi benzer karakteristik değerlere sahip olduklarından, bu çok sayıdaki görüntünün yorumlanmasında radyologların işini zorlaştırmakta ve hatalı yorumlamalara yol açabilmektedir. Bu yüzden, BT görüntü kesitlerini radyologların doğru bir şekilde yorumlayabilmesini sağlamak amacıyla Bilgisayar Destekli Tanılama (BDT) yaklaşımları geliştirilmektedir. Günümüzde geliştirilmiş ve hali hazırda kullanılmakta olan birçok BDT sistemi vardır. Bu sistemler incelendiğinde en büyük problemin sistemin ürettiği yanlış-pozitif sonuçlar olduğu görülmektedir. Bu problemin çözümüne katkıda bulunmak amacıyla, tez çalışmasında, radyoloğun incelemek istediği nesneyi tüm BT görüntülerinde otomatik olarak tespit eden ve ilgili nesneyi üç boyutlu olarak görüntüleme imkânı sunan yeni bir BDT sistemi oluşturulmuştur. Tez çalışmasında veri kümesi olarak, Lung Image Database Consortium (LIDC) kütüphanesinden elde edilen ve 133 adet görüntü kesiti içeren bir BT taraması kullanılmıştır. Geliştirilen BDT sistemi; başlıca görüntü ön-işleme, görüntü segmentasyonu ve üç boyutlu modelleme olmak üzere üç bölümden oluşmaktadır. İkinci bölüm kapsamında, yinelemeli bölge büyütme algoritması ile nesne takip algoritması geliştirilmiştir. Birinci ve üçüncü bölüm için ise bilinen yöntemlerden faydalanılmıştır.