Kapilleroskopik görüntülerde segmentasyon
Segmentation of capillaryoscopic images
Yazar: MUSTAFA BÜBER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ KEMAL TÜTÜNCÜ
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering
Dizin: Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Bilgisayar bilimlerindeki gelişmeler ve tıp dünyasındaki paradigma değişimleri sonucunda artık günümüzde bilgisayarsız tıp uygulamaları düşünülemez hale gelmiştir. Bilgisayar destekli görüntüleme yöntemlerindeki gelişmeler ve hesaplama kapasitesindeki artışlar sayesinde organizmaya müdahale etmeden içsel durumlar gözlenebilmekte ve ilgili tedaviler planlanabilmektedir. Bu gözlemlemeleri yapabilmek için öncelikle sağlam, güvenilir ve hızlı bir segmentasyonun yapılması gerekmektedir. Segmentasyon, genelde görüntü işleme ve özelde de tıbbi görüntü işlemede, görüntü çözümlemesi ve yorumlaması için gerekli temel önişlemlerden biridir. Görüntülerin sağlıklı ve hızlı bir şekilde bölütlenebilmesi, tıbbi uygulamalarda tanı ve tedavi planlamasının daha iyi ve hızlı yapılabilmesini sağlamaktadır.
Bu tez çalışmasında öncelikle görüntü işleme ile ilgili temel kavramlar, öne çıkan metotlar üzerinde durulmuş, medikal görüntülerin nasıl oluşturuldukları ile ilgili literatür taraması yapılmıştır. Daha sonrada kapilleroskopik görüntüler üzerinde segmentasyon yöntemleri araştırılmıştır. Kapilleroskopi cihazı ile oral mukoza ve tırnak dibi derilerinde bulunan kılcal damarların incelenmesiyle bazı hastalıkların erken teşhis edilip, bu hastalıklara müdahale edilmesi sağlanmaktadır. Kapilleroskopi cihazı ile hastalardan acı hissettirilmeden kılcal damarlarının fotoğrafları ya da videoları alınır. Bu görüntüler üzerinde segmentasyon işlemi yapılarak, belli bir alandaki kılcal damar sayısı, iki damar arasındaki mesafe ve kılcal damarın büyüklüğü incelenerek hastalık teşhisinde bizlere önemli bilgi vermektedir.
MATLAB platformunda geliştirilen yazılım ile Otsu yöntemi, Fuzzy C-mean yöntemi, Fast Marching yöntemi, Region Growing yöntemi ve H-Minima yöntemi sırasıyla ortalama %80,47,  %67,44, %63,23, %44,11 ve %96,76'lik bir ortalama başarı performansı elde edilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde H-Minima yönteminin en yüksek doğrulukla sonuç verdiği gözlemlenmiş ve literatür araştırmasında kapiller görüntülerde daha önceden bu yöntemin uygulandığına rastlanılmamıştır.

Abstract:
As a result of advances in computer science and paradigm shifts in the medical world, nowadays, computerless medical applications have become unimaginable. Thanks to advances in computer aided imaging methods and increase in computational capacity, internal conditions can be observed without interfering with the organism and related treatments can be planned. In order to make these observations, a robust, reliable and fast segmentation is required first. Segmentation is one of the basic preprocesses necessary for image analysis and interpretation in image processing in general and in medical image processing in particular. The healthy and fast segmentation of the images provides better and faster diagnosis and treatment planning in medical applications.
In this thesis, first of all, basic concepts related to image processing and prominent methods have been emphasized and literature review has been done about how medical images are created. Then, segmentation methods were investigated on capillar images. Capillaroscopic device is used to examine the capillaries of the oral mucosa and nail skin and to detect some diseases early and to intervene in these diseases. Capillaroscopy device is used to take photos or videos of capillaries without any pain. By performing segmentation on these images, the number of capillaries in a given area, the distance between the two vessels and the size of the capillary vessels are examined, giving us important information in the diagnosis of the disease.
With the software developed in MATLAB platform, average success performance of Otsu method, Fuzzy C-mean method, Fast Marching method, Region Growing method and H-Minima method were obtained %80,47,  %67,44, %63,23, %44,11 and %96,76 respectively. When the results were examined, it was observed that the H-Minima method yielded the highest accuracy and it was not found in the literature that this method was previously applied in capillary images.