Mamografi görüntülerindeki kitlelerin ve pektoral kas bölgesinin süperpozisyon etkisini dikkate alarak belirlenmesi
Detection of masses and the pectoral muscle region   in mammography images considering the superposition effect
Yazar: HAYATİ TÜRE
Danışman: PROF. DR. TEMEL KAYIKÇIOĞLU
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Telekomünikasyon Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez çalışmasında, mamografi görüntülerindeki kitleleri ve pektoral kas bölgesini süper pozisyon etkisini dikkate alarak belirleyen yeni bir yaklaşım önerilmektedir.  Süper pozisyona uğramış şüpheli bölgelerin belirginliğini artırmak için önce, dört farklı yöndeki Gabor filtreleri kullanılmış ve daha sonra topoğrafik haritaları oluşturulmuştur. Bu haritalar üzerindeki ilgi alanlarını belirlenmek için Eş Yükselti Eğrilerinin Kural Tabanlı Sınıflandırılması (EEKTS) yöntemi geliştirilmiştir.  Bu yöntemde; ilgi bölgelerini belirlemek için optimum hayat süresi (OHS) içerisinde bulunan eş merkezli yükselti bölgelerinden hesaplanan yuvalama derinliği morfolojik, parlaklık ve doku öznitelikleri kullanılmaktadır. EEKTS yönteminin başarısını süper pozisyon etkisi altında kalan bozulmuş pektoral kas bölgeleri üzerinde artırmak için topoğrafik harita bloklara ayrılmıştır. Bu sayede, bozulumun etkisi bloklar halinde lokalize edilir ve sağlam olan pektoral kas sınırı parçalarının spesifik desenlerine sahip kontur dizisi ortaya çıkar. EEKTS yöntemi, belirginliği düşük olan kitle ve pektoral kas sınırı örneklerini yüksek doğrulukta tespit etmektedir. Literatürde yer alan pektoral kas bölgesi çıkaran BDT yazılımları, süper pozisyon sonucu bu bölge içerisinde olabilecek kitleleri ihmal etmişlerdir. Bu tez çalışması kapsamında pektoral kas bölgesinin çıkarıldıktan sonra kitle tespit işlemi yapılmasının, EEKTS yönteminin performansına olan etkisi detaylıca incelenmiştir.

Abstract:
In this thesis, a new approach is proposed that determines masses in mammography images and the pectoral muscle region, taking into account the superposition effect. In order to increase the prominence of superpositioned regions, four different directions of Gabor filters are first used, and then topographic maps are formed. In this study, the  Rule Based Classification of Isocontour Lines (RBCI) method is devoleped to determine regions of interest in the topographic maps. In this method,  the nesting debth,  morphological, intensity, and texture features calculated from the concentric isocontours within Optimum Lifetime (OLT)  are used to detect the ROIs. The topographic map is divided into blocks to increase the success of the RBCI method on the distorted pectoral muscle regions under the effect of superposition. In this way, the effect of the distortion is localized in blocks and the sequence of contours with specific patterns of the undistorted pectoral muscle border parts are revealed. The suspicios regions with low prominence are detected with high accuracy using the developed the RBCI method. Studies in the literature that performed pectoral muscle region removal did not take into account the masses that were superpositioned with the pectoral muscle region. Within the scope of this thesis, the performance of the RBCI method in these situations examined in detail.