Sympes yöntemiyle biyomedikal görüntülerin modellenmesi
Medical image modelling via sympes algorithm
Yazar: İNCİ ZAİM GÖKBAY
Danışman: PROF. DR. BEKİR SIDDIK YARMAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Biyoteknoloji = Biotechnology ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Görüntü dönüşümleri = Image transformations ; Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü modelleme = Image modelling ; Görüntü sıkıştırma = Image compression

Özet:
Medikal görüntülerin iletilmesi ve arşivlenmesi modern iletişim sistemlerinde geniş bir alan içerisinde kullanılmaktadır. Bir medikal görüntünün yeniden oluşturulması için gerekli olan bilgi miktarının, teşhise elverişli olacak şekilde, en aza indirgenmesi görüntünün iletilmesini ve arşivlenmesini sağlayan sistemlerin kapasitesini belirgin bir biçimde arttırmaktadır. 

Bu tezde, medikal görüntülerin sınıflandırılmış enerji ve yapı öbekleri (CEPB)` ne dayalı bir yöntem ve değerlendirme sonuçları sunulmaktadır. Geliştirilen yöntemin en önemli özelliği, herhangi bir görüntüleme yöntemi ile elde edilen medikal görüntünün kendinden bağımsız farklı görüntüleme yöntemleri (MR, BT, CR) kullanılarak elde edilen başka bir medikal görüntülerden üretilebilmesidir. Buna ek olarak, yeni yöntem sıkıştırma oranında insan görme sistemine bağlı olarak büyük ölçüde sıkıştırma oranı elde edilmesini sağlamaktadır. 
Önerilen yöntemde, eğitim görüntüleri kullanılarak oluşturulan Önceden Tanımlı Vektör Bankaları, CEPB, ile herhangi bir hastaya ait herhangi bir görüntüleme yöntemi kullanılarak elde edilen medikal bir görüntü yeniden oluşturulmaktadır. Genel olarak görüntü sıkıştırma yöntemlerinde boyutların büyük olması nedeniyle işlem kolaylığı açısından görüntüler ixj öbeklere bölünür. Bu çalışmada da görüntü ixj öbeklerine ayrılmış, her öbek, ?IBV?_i?G_i E_IE P_IP,(i=1,?,N_B) olacak şekilde modellenmiştir. Bu modelde PIP, öbeğin keskin detaylarını, kenar ve köşelerini temsil eden yapı vektörü olarak, EIE, öbeğin aydınlık bilgisini ve renk geçiş bilgisini veren, enerji vektörü olarak tanımlanmıştır. Gi, öbek ölçekleme sabiti olarak tanımlanmış, adlandırılmıştır. 
 Yöntemde ilk olarak CEPB oluşturulmuş, haberleşme sistemindeki iki taraf olan alıcı ve vericiye yerleştirilmiştir. Bu şekilde iletim bandında oldukça tasarruf edilmiştir. CEPB içinde giriş görüntüsünü en küçük kareler anlamında en iyi temsil edebilecek veya uyumlu enerji ve yapı öbekleri bulunmaktadır. Görüntünün kodlanması sırasında CEPB ?nin oluşturulması için kullanılan matematiksel yöntem kullanılmıştır. Görüntü öbeklerine ayrılarak her öbek için enerji vektörü, yapı vektörü oluşturulmuştur. Bu bloklar daha önceden oluşturulan CEPB içindeki enerji ve yapı blokları ile karşılaştırılarak benzer blokların indisleri elde edilmiştir. Yeniden oluşturma sırasında her öbeğin oluşturulmasında kullanılan CEPB? deki enerji ve yapı vektörlerinin indisleri (IE) ve (IP) uygun biçimde hesaplanacak olan bir ölçekleme sabiti ile öbeği belirli bir duruma getirmiş olacaktır. Böylece görüntünün her öbeği, CEPB? de bulunan indisler ve ölçekleme sabiti cinsinden tanımlanmaktadır. 
Kod çözme işleminde, verici ile haberleşme kanalı üzerinden indis numaraları ve ölçekleme sabitine ilişkin bilgiler gönderildikten sonra alıcı kısmında sınıflandırılmış indeks numaralarından yararlanılarak enerji ve yapı öbeklerini CEPB? den çekilir. Önerilen matematiksel yöntem kullanılarak görüntü öbek öbek yeniden oluşturulur. 
Bu çalışmada değerlendirme sonuçları ikiye ayrılmıştır. İlk sonuçlar görüntülerin PSNR değerlerine göre yapılmıştır. Birinci kısım sonrasında en yüksek ve en düşük görüntüler alınarak konunun uzmanlarının teşhise elverişliliği hakkındaki yorumları ile değerlendirilmiştir. 
Çalışmanın ikinci bölümünde giriş görüntüleri 5 ayrı veri tabanı (CEPB) ve onların birleştirilmesinden oluşturulan veri tabanlarıyla yeniden oluşturulmuş, PSNR değerleri incelenmiş ve en iyi ve en düşük PSNR değerli görüntüler radyoloji uzmanları tarafından yorumlanmıştır.
Tezin son kısmında ölçekleme katsayısı, enerji ve yapı öbeklerinin görüntünün oluşumundaki etkileri incelenmiştir. Bu bölümde yapılan deneylerde amaç teşhise elverişli olacak daha fazla sıkıştırma oranını elde etmeyi sağlamaktır. Bir diğer amaç ise,  görüntünün oluşumu sırasında enerji ve yapı öbeklerinin teşhisi etkileyemeyecek belirtilerin hangi vektör kümeleri ile temsil edildiğini incelemektir.  Elde edilen görüntüler uzman görüşü ile desteklenmiştir.

Abstract:
Medical image transmission and archiving are widespread in modern communications systems. Minimising the amount of information required to diagnosability reconstruct a medical image could significantly increase the capacity of digital medical image transmission and archiving systems. 

In this thesis, a novel method based on generation of the so-called classified energy and pattern blocks (CEPB) is introduced and evaluation results are presented. The most significant property of this method is to generate any medical image independent from any image obtained from several imaging (MR, CT, CR) modality. Furthermore, the new method provides substantial compression ratio with respect to human visual system. 
In the proposed method, two different vector sets called Pre-defined Vector Banks, CEPB, are constructed from any patients medical image obtained by whatever imaging technique. Generally in image compression models due to large image sizes, images are divided into ixj blocks for ease of mathematical operations. In this work medical images are divided into ixj blocks. Every block is modelled as ?IBV?_i?G_i E_IE P_IP,(i=1,?,N_B).
Here, PIP is the pattern vector which defines the edges and details of the block, EIE is called as energy vector which defines the luminance level of the block, Gi , is the scaling coefficient of the image block.
In the method first CEPB is constructed and then it is located at both the transmitter and receiver sides of the communication system. CEPB contains almost optimum forms of the block vectors which can define EIE and PIP in the least mean square sense (LMS).  As an encoding process then the energy and pattern blocks of the input images to be reconstructed are determined with the same way in the construction of the CEPB. This process is also associated with a matching procedure to obtain the index numbers of the classified energy and pattern blocks in CEPB which best represents or matches the energy and pattern blocks of the input images. The encoding parameters are the block scaling coefficient (BSC) and the index numbers of energy and pattern blocks (IE, IP) determined for each block of the input images.
In the decoding process, all these parameters are sent through the communication channel from the transmitter part to the receiver part and the classified energy and pattern blocks associated with the index numbers are pulled from the CEPB. Then the blocks of the input image are reconstructed in the receiver part using a mathematical model that is proposed.
In this work, evaluation results are divided into two parts. In the first step results are examined according to PSNR values. Afterwards, radiologists diagnose images with maximum and minimum PSNR values. 
In the second part of this study, input images are reconstructed from 5 different database (CEPB) and combinations of them, PSNR values are examined and highest and lowest PSNR valued images are diagnosed by radiologists.
In the last part of this thesis, block-scaling coefficients, classified energy and pattern block?s effects are inspected and diagnosed by radiologists.