Bilgisayarlı tomografi görüntülerinden otomatik merkezi pulmonar emboli tespiti
Automatic detection of central pulmonary embolism in computed tomographic images
Yazar: ŞERİFE ESRA DİNÇER
Danışman: PROF. DR. NEVCİHAN DURU
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Akciğer embolisi, tanısı zor, ölüm oranı ve karşılaşılma oranı yüksek bir akciğer hastalığıdır. Belirgin emboliler modern bilgisayarlı tomografik görüntülerle tespit edilmektedir. Ancak çeşitli etkenlerden dolayı görüntülerin doğru ve etkili şekilde yorumlanamadığı durumlar olmaktadır. Yorumlama ve tespit başarısını artırmak için çeşitli bilgisayar destekli tespit sistemleri ve yöntemleri geliştirilmektedir.
Bu tez çalışmasında Bilgisayarlı Tomografi Anjiyografi Görüntülerinden (BTAG), otomatik olarak merkezi pulmonar emboli tespit eden bir yöntem geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın birinci kısımda geliştirilen histogram tabanlı k-means algoritması ile akciğer bölütlenerek loblar elde edilmiştir. Bu yöntem literatürde ilk defa akciğer bölütlemesine uygulanmıştır. Farklı yoğunluk değerlerindeki kesitler normalizasyon işlemi gerekmeden işlenebilmiştir. Histogram tabanlı k-means algoritmasının performansı, geleneksel k-means, Fuzzy C-means ve optimal eşikleme algoritması ile karşılaştırılarak daha başarılı bulunmuştur. Birinci kısımda bölütleme başarısı %96 olarak elde edilmiştir. İkinci kısımda otomatik merkezi pulmonar emboli tespit eden bir sistem geliştirilmiştir. İşlem, kesit setinin başlangıcında soluk borusunun tespit edilmesiyle başlamıştır. Ardından kesitler sıralı olarak okunarak her bir kesitte soluk borusu takip edilmiştir. Soluk borusunun dallanma noktasını içeren kesitte truncus bulunmuştur. Truncusun yer aldığı kesitlerde emboli araması yapılmıştır. Bu kısımda bölütleme yapılmaması ve kural tabanlı algoritma yaklaşımı kullanılması sayesinde işlem maliyeti düşüktür. Çalışmanın ikinci kısımda 32 vaka işlenmiştir, bir radyolog tarafından onaylanan 60 embolinin 56 tanesi doğru tespit edilmiştir. Hassasiyet oranı %93, FP/vs oranı 2,56 olarak bulunmuştur. Literatürdeki benzer çalışmalarda hesaplama maliyeti yüksek daha karmaşık algoritmalar kullanılmış ve elde edilen en yüksek hassasiyet oranı %87 olarak bildirilmiştir.

Abstract:
Pulmonary embolism is a lung disease which can be difficult to diagnosis, has a high occurring rate and a mortality rate. The explicit embolus can be detected by using the modern computed tomographic scans. However there are cases which could not be understood correctly and efficiently due to the various factors. It has been developing various computer aided diagnosis systems and methodologies in order to increase the understanding and diagnosis success.
In this doctorate study, it is aimed to develop a method to detect central pulmonary embolism automatically by using Computed Tomographic Pulmonary Angiography (CTPA) images. In the first part of the study, the histogram based K-means algorithm was developed to segment the lungs and to extract the lobs. This method has been applied on lung segmentation for the first time in the literature. The slices which have different intensity values, have not been normalized to be processed. The performance of this algorithm was compared with the traditional k-means, the Fuzzy C-means and the optimal thresholding algorithms and found that it had better success rates. In the first part of the study, the segmentation success rate was 96%.
In the second part of the study, a system has been developed to detect central pulmonary embolism automatically. The process started by detecting the trachea in the beginning slice of each case. Then the trachea was traced down through the slices. When the trachea bifurcation area was reached, the truncus was extracted from the slice. The truncus was searched for embolus through the slices until it disappears in the slice. The computational cost was low as no segmentation was performed and the rule based approach was used. In this study, 56 of 60 embolus in 32 cases were detected and confirmed by a radiologist. The achieved sensitivity is 93% and FP/ds rate is 2,56. In the literature, the similar studies used complex algorithms with high computational cost and the max sensitivity rate was reported as 87%.