Bulanık mantıkla görüntü zenginleştirme yöntemlerine dayanarak mammogramlardan mikro kalsifikasyon tespiti
Fuzzy image enhancement based microcalsification segmentation from mammogram films
Yazar: UĞUR ACAR
Danışman: Y.DOÇ.DR. BÜLENT BAYRAM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2005
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Matematik = Mathematics ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
ÖZETMeme kanseri dünyada en çok görülen kanser türlerinden birisidir. Bütün kanser türlerindeolduğu gibi erken teşhis tedavinin başarılı olabilmesi için en önemli faktördür. En kullanışlımeme kanseri teşhis yöntemi mammogramlardır. Mammogramların iyi yorumlanması memekanserinin teşhisinde de başarı sağlanması anlamına gelmektedir.Bulanık sistemler, uzman bilgilerinin ve dilsel olarak formüle edilen bilgilerin matematikselolarak yorumlanmasında mükemmel bir olanak sağlamaktadır. Bu yapı sayesinde klasikmantık ile tanımlanamayan ?sıcak?, ?uzun? gibi kişiye göre değişebilen ifadelerimodellenebilir. Aynı zamanda ?az sıcak?, ?oldukça uzun? gibi ifadeler de modellenebilir.Görüntü işleme teknikleri, mammogram görüntüleri insan gözü tarafından ayırt edilemeyen yada yorumlanamayan ayrıntıları ortaya çıkarılabilmektedir. Ancak, insan anatomisinin çokdeğişken bir yapıya sahip olması klasik görüntü işleme tekniklerinin uygulanmasında bazısorunlara yol açmaktadır. Bu sorunlar esnek yapısı ve uygulamalarda uzman desteği almasınedeniyle bulanık mantık ile daha kolay aşılabilmektedir.Bu çalışmada, kural temelli bulanık mantığın, görüntülerin gri değerini değiştirmedekiavantajları kullanılarak özgün bir algoritma geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma ilemammogram görüntülerinde fark edilmesi zor kitlelerin daha fark edilir bir hale getirilmesihedeflenmiştir. Geliştiren algoritmanın uygulandığı mammogram görüntüleri, uzmanlarıngörüşleri ile karşılaştırılarak test edilmiş ve kitlelerin büyük ölçüde belirginleştirildiğigörülmüştür.Hekimlerin tanı koymasında önemli bir işlevi olan mammogram filmleri hekimler tarafındangözle yorumlanmakta ve deneyime ve bilgiye dayalı tanı koyulmaktadır. Yorumlamayeteneğine bağlı bu süreç dolayısı ile insan gözündeki hatalara ve yorumlama noksanlıklarınaaçıktır. Sunulan tezin amacı bu konuda hekimlere destek sağlayacak bir sistem geliştirmek vegözlemleri ile geliştirilen algoritmanın sonuçlarını karşılaştırarak daha doğru sonuçlaraulaşmalarına yardımcı olmaktır.Şu unutulmamalıdır ki kanserin erken teşhisi hayat kurtarmaktadır. Aynı zamanda tedavimasrafları açısından karşılaştırıldığında da erken teşhis edilen bir vakanın tedavi masraflarıgeç teşhise oranla oldukça azdır. Kaldı ki ülkemizde yaygın olarak kullanılan film-taramamammografisi ve hasta yoğunluğu göz önünde bulundurulduğunda tanı zamanının kısalmasıkonusunda da geliştirilen algoritmanın hekimlere avantaj sağlaması amaçlanmıştır. Yapılançalışmanın amacı son yıllarda kadınlarda büyük oranda artış gösteren meme kanserine erkentanı sağlamaya yönelik, doktorlara tanı kolaylığı sağlamak için sayısal görüntü algoritmasıgeliştirmektir.Anahtar Kelimeler: Meme kanseri, mammogram, bulanık mantık, görüntü işleme

Abstract:
ABSTRACTBreast cancer is one of the most common kinds of cancer in the world. Early diagnose is themost important factor for medical treatment of success for breast cancer which is thefrequently one. Also this rule takes effect to all kinds of cancer. The most useful method ismammogram for diagnosing breast cancer. The role of mammogram is really importantbecause Mammogram?s authentic interpretation means the achievement of the task.Expert?s information and using the linguistic formulation of mathematic give perfectcomment in opportunity with systems of fuzzy. By the help of fuzzy logic we can modelexpressions which change in personal and can not define in classic logic such as ?hot? and?long?.The images of mammogram details which can?t distinguishing with naked eye or analyze canbe discovered by the help of techniques of image processing. But some problems can beoccurred from the changeable of human anatomy in classic methods of image processing.These problems can be solved easily by fuzzy logic. Because fuzzy logic has a flexiblestructure and can give an expert opinion in applications.In this study, an algorithm is developed by using the advantage of image processing methodswhich is changeable grey values, with fundamental rule of fuzzy logic. The aim of developingalgorithm is to reform the image for catching edemas which can not be realized easily inmammogram images. After the application of developing algorithms in the image ofmammograms, these images were tested with seeking the opinion of an expert.Mammogram films those have important functions on diagnosing are interpreted and soresults are by experience and knowledge. Interpreting process on experience may includefaults by human eye or missing on interpreting. Aim of this thesis is generating a system thathelps for this topic and getting better results by comparing their observations and results ofgenerated algorithm.That is important that early diagnosis saves life. And on the other hand the, cost of case thathas early diagnosis is lower than other cases. We realize that film scanning systems aremostly used and density of patients is so high in our country so getting advantages fordiagnosis on short time has been aimed. The aim of this study is generating digital imageprocessing algorithm for facilitating on early diagnosis for breast cancer that increasing in lastyears.Key Words: Breast cancer, mammogram, fuzzy logic, image processing.