Radyoterapi film dozimetri sistemi
Radiation film dosymeter system
Yazar: ALPER PAHSA
Danışman: PROF. BAKİ KOYUNCU
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
ÖZETYüksek Lisans TeziRADYOTERAPİ FİLM DOZİMETRİ SİSTEMİAlper PAHSAAnkara ÜniversitesiFen Bilimleri EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Anabilim DalıDanışman: Prof. Dr. Baki KOYUNCUBu çalışmada amaç, beyin tümörlü hastaların tedavi planlaması sırasında teşhislerinde kullanılan bilgisayarlıtomografi ya da manyetik rezonans görüntülerinde tümörlü beyin dokularının sağlıklı dokulardan tam olarakayrılabilmesi için sınır noktalarının ortaya çıkarılması ve radyoterapi sırasında kanserli hastaya verilenradyasyon dozlarının görüntülerden elde edilmesidir. Bu sebeple sayısal sayısal görüntü işleme tekniklerikullanılarak bir radyoterapi film dozimetri sistem yazılımı tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Çalışmadahesaplamaların daha kolay işlenebilmesi için 8-bitlik gri skala yani siyah-beyaz renk değerleri baz alınmıştır.Yazılımın içerisinde beyin tomografi kesit görüntülerinin gri skala renk değerleri okunarak matris halindeyazılım içindeki dahili hafızada tutulmuştur. Bu çalışma iki ana adımdan oluşmaktadır. İlk adımda 2 boyutlubeyin kesit görüntüsünden 3 boyutlu yüzey profil grafikleri ortaya çıkarılarak, tümörlü dokuların detayli olarakincelenmesi sağlanmıştır. Beyin kesit görüntülerinden elde edilen renk değerleri yazılım tarafından 3 boyutludüzlemde profil doğruları olarak çizdirilerek 3 boyutlu beyin yüzey görüntüsü elde edilmiştir. Geliştirilenyazılımda 3 boyutlu beyin yüzey kesit görüntüsüne 360 derecelik rotasyon, büyültme ve küçültme özelliği ve ikiboyutlu beyin kesit görüntüsü üzerinde seçilen bir bölgenin 3 boyutlu yüzey görüntüsünün ortaya çıkarılmasısağlanmıştır. Ayrıca iki adet 2 boyutlu beyin kesit görüntüleri arasındaki fark ile bunlar üzerinde seçilen birbölgeye ait farkın da 3 boyutlu koordinat sistemi üzerindeki yüzey görüntüsü ortaya çıkarılmıştır. İkinciaşamada ise beyin tomografi görüntülerinden elde edilen gri skala renk değer matrisleri, bu değerlerdenhesaplanmış olan algılanan parlaklık (luminans), optik yoğunluk ve göreceli radyasyon doz değerlerihesaplanmıştır. Beyin kesit görüntüsü üzerinde, görüntünün üzerine konumlandırılmış olan referans maskegörüntüsü tanımlanmıştır. Yine aynı boyuta sahip olan ve beyin kesit görüntüsünde doktor onayı alınaraktanımlanmış olan sağlıklı doku bölgelerinden referans maske görüntüsü kesilmiştir. Beyin kesit görüntü renkdeğerlerinden hesaplanmış olan algılanan parlaklık (luminans), optik yoğunluk ve göreceli radyasyon doz değermatrisleri olarak yazılımın dahili hafızasında saklanmışıtr. Bu değerler referans maske içinde ayrıcahesaplanmıştır. Örnek maske, beyin kesit görüntüsü üzerinde yatay eksende klavye ile hareket ettirilerekkonumlandırıldığı noktalara karşılık gelen yukarıdaki matris değerleri ile referans maskenin ilgili hesaplananmatris değerleri arasında korelasyon yapılmıştır. Bu işlemde aynı değerlere sahip matrisler arasındaki korelasyonminimum, farklı değerlere sahip matris değerleri ise maximum korelasyonu vermiştir. Korelasyon işlemisonucunda, korelasyon katsayı matrisi ortaya çıkarılarak, matrisin ortalaması alınmıştır. Ortalama sonucukullanılan, yazılımda kullanılan maskelerin boyutlarının orta noktalarının çakışımına karşılık gelen iki boyutlukoordinat düzleminde grafiksel olarak gösterilmiştir. Bu grafikte çizilen noktalardan maksimum olanları, beyinkesit görüntülerindeki tümörlü doku ile hastalıklı doku arasındaki geçişleri göstermektedir. Daha sonra eldeedilen maksimum noktalara tekamül eden beyin kesit görüntüsündeki koordinat noktalarından yararlanılarakbeyin tümörlü dokuların kontur görüntüleri üretilmiştir. Bu kontur noktalarından en dış çevresindeki noktaları,beyin kesit görüntüsündeki tümörlü dokuların, sağlıklı dokular içindeki sınır noktlarına karşılık geldiği ortayaçıkmıştır.2007, 105 sayfaAnahtar Kelimeler: Radyasyon Dozimetre, Görüntü Korelasyonu, Kontur Profilleme, Algılnan Parlaklık(Luminans), Optik Yoğunluk, Göreceli Radyasyon

Abstract:
ABSTRACTMSc. ThesisRADIATION FILM DOSIMETRY SYSTEMAlper PAHSAAnkara UniversityGraduate School of Natural and Applied SciencesDepartment of Computer EngineeringSupervisor: Prof.Dr. Baki KoyuncuMotivation of this work concentrates on finding a method that helps to surgeons and radiotherapy planners fordetecting the brain tumor regional boundaries in healthy tissues with a precise manner on brain slice (either acomputed tomography or magnetic resonance image) images during the diagnosis process and extracting therelative radiation doses (given in radiotherapy) from image pixel information. For this reason, a softwareapplication was developed. In this software image processing techniques has been applied to detect the boundarypoints of brain tumor regions in healthy tissues. Initially 8-bit gray scale images were parsed by the designatedsoftware application. For the sake of simplicity, 8-bit gray scale image was used during the work process. Grayscale intensity amplitude values were stored in a local memory of the software as a matrix form. This study wasperformed in two parts. Initial part of the work included generation of 3D graphs of the brain slice images toview the details of a tumor tissue in healthy brain tissues. Gray scale intensity amplitudes were plotted as 2Dintensity profile lines in 3D axis coordinates. So that a 3D mesh of a brain slice image was generated. 360 degreerotation, zooming and 3D generation of a cropped region from the brain slice image attributes were added to thesoftware application. Furthermore difference of the two brain slice images and the difference of two croppedregions from the two brain slice images were plotted as a 3D mesh form. In second part of the study, braintumor detection system has been implemented based on brain slice image intensity information, computedrelative radiation dose, optical density and perceived brightness (luminance) by using image correlationtechniques. For this software application, a sample mask and a reference mask images were defined. Samplemask image was used to traverse the brain slice image. A reference mask image was cropped from the healthytissue regions of brain slice images which were verified by the medical doctors. As the sample mask moved onthe brain slice image horizontally, its covered region local intensity amplitudes during the motion, were extractedand stored in local memory of the software. An image correlation was performed between the sample mask andthe reference mask to generate correlation coefficient matrices of the intensity amplitudes. Same operation wasperformed on the perceived brightness (luminance), optical density and relative radiation dose values. Thesevalues were computed from the intensity amplitude information of the brain slice image. Correlation coefficientmatrices were averaged to generate points that were plotted to the corresponding intersection of the used masksmiddle points that were graphs were plotted against the coordinates which were correspondent to theintersection point of used masks middle point coordinates. Plotted point graphs were indicated the maximumpeaks which represent the transitions between the dissimilar healthy/tumor regions on brain slice image.According to the correlation theory maximum peaks indicated the similarity and minimum points showed thedissimilar points. From these graphs, transition peaks were scanned and stored into a contour matrix to createcontour boundary graph of the brain tumor regions detected in the healthy tissue regions on brain slice images.When compared to other pattern extraction and identification techniques, this study was an efficient way torecognize the dissimilarities in the image. Perceived brightness (luminance), optical density and relativeradiation dose information had a direct impact on the contour extraction of the tumors in the brain. This, inreturn, gave the surgeon a digital positioning data for the tumor. He was able to interface this digital data to hisnumerical control devices such as robot arms so that the tumor could be removed precisely and accurately.2007, 105 pagesKey Words : Radiation Dosimetry, Image Correlation, Contour Profiling,, Perceived Brightness (luminance),Optical Density, Relative Radiation