Dalgacık dönüşümü ve istatistiksel teknikler kullanılarak ileri MR görüntülerinden glial beyin tümörlerinin bölütlenmesi ve evrelenmesi
Segmentation and grading of glial brain tumors with advanced MR imaging using wavelet transform and statistical techniques
Yazar: MİRAY ALTINKAYNAK
Danışman: DOÇ. DR. AYŞEGÜL GÜVEN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering

Özet:
ÇalıŞmada Durağan Dalgacık DönüŞümü (DDD) katsayılarının ve istatistiksel doku 
özelliklerinin, anormal dokuların sağlıklı dokulardan ayrılması ve farklı tümör 
dokularının bölütlenmesinde kullanımına dayanan bir yöntem sunulmaktadır. Yapılan 
incelemede glial tümör olduğu öngörülen ve histopatolojik tanı elde edilen 10 hastaya 
ait Difüzyon Ağırlıklı Görüntülerden (DAG) elde edilen Görünür Difüzyon Katsayısı 
(Apparent Diffusion Coefficient-ADC) görüntüsü üzerinde seçilen beyin bölgelerinin 
DDD katsayıları hesaplanmıŞtır ve sonuçlar bağımsız örneklem tek yönlü varyans 
analizi ile değerlendirilerek farklı dokular arasındaki anlamlılık düzeyi incelenmiŞtir. 
Ödem-kist dokusu, düŞük-yüksek evreli dokular ve ödem-nekroz dokuları arasında 
DDD katsayıları bakımından anlamlı bir iliŞki gözlenmezken (p>0.05) diğer dokuların 
ayrımında DDD katsayıları baŞarılı olmuŞtur (p<0.01). Bölütleme baŞarısını arttırmak 
için aynı kesitteki T2 Flair (T2*) görüntülerinden elde edilen istatistiksel özellikler 
değerlendirilmiŞtir. ÇalıŞmaya dahil edilen her bir hastanın T2* görüntüleri üzerinde 
tümörlü bölge tespit edilerek alt görüntülere bölünmüŞtür. Daha sonra her bir alt 
görüntünün entropi, ortalama, standart sapma, ortalama mutlak sapma (OMS) değerleri 
ve gri düzey eŞ oluŞum matrisleri (GLCM) kullanılarak homojenlik, korelasyon, enerji 
ve kontrast değerleri hesaplanmıŞtır. Doku analizine dayanarak elde edilen bu öznitelik 
vektörleri istatistiksel olarak değerlendirilmiŞtir. Sonuçta, farklı tümör dokuları arasında 
ortalama ve korelasyon değerleri açısından anlamlı bir farklılık gözlenirken (p<0,01) 
diğer değerler arasında %1 anlamlılık düzeyinde anlamlı bir iliŞki gözlenmemiŞtir. T2* 
görüntülerinden elde edilen ortalama ve korelasyon değerleri ve ADC görüntülerinden 
elde edilen DDD katsayılarından elde edilen özellik vektörleri kullanılarak, farklı doku 
türleri özdüzenleyici haritalar ile bölütlenmiŞtir. Sonuçlar uzman tarafından hazırlanan 
manuel bölütleme sonuçları ile karŞılaŞtırılmıŞ ve bölütlemede % 92,42‟ lik baŞarı elde 
edilmiŞtir. Sonuçta 10 hasta üzerinde yapılan çalıŞmalarda ADC görüntülerine ait vi
frekans bilgisi ve T2* görüntülerine ait istatistiksel özellikler birlikte kullanıldığında 
beyin dokularının bölütlenmesinde baŞarılı sonuç alındığı gözlenmiŞtir.
ÇalıŞmanın bir diğer amacı ise, tedavi planlama ve prognoz açısından son derece önemli 
olan, beyin tümörlerinin evrelenmesidir. Bu amaçla glial tümör olduğu öngörülen ve 
histopatolojik tanı elde edilen 18 yüksek evreli, 7 düŞük evreli 25 adet hastaya ait T2* 
görüntüsünden alınan tümör kesitlerinin bazı istatistiksel özellikleri incelenmiŞ, kontrast 
ve homojenite değerlerinin tümör evresinin belirlenmesinde iki önemli özellik olduğu 
sonucuna varılmıŞtır (p<0.01). Bu özelliklere ek olarak uzman tarafından Perfüzyon 
Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRP)‟den elde edilen relatif serebral kan volümü 
(rCBV), relatif serebral kan akımı (rCBF) ve ortalama geçiŞ zamanları, Manyetik 
Rezonans Spektroskopisi (MRS)‟den elde edilen kolin(Cho), N-asetil aspartat (NAA), 
keratin (Cr), Cho/Cr, Cho/NAA ve Lipit-Laktat metabolitleri değerlendirildi. Yapılan 
istatistiksel analiz sonucunda tümörlerin evrelenmesinde rCBV (p<0.05) ve LL pikinin 
varlığı (p<0.01) anlamlı bulunurken diğer özellikler anlamlı bulunmadı. T2* 
Görüntülerinden elde edilen homojenite, kontrast, MRP‟den elde edilen rCBV, ve 
MRS‟den elde edilen LL piki varlığı ve hastaların yaŞ bilgisi lineer diskriminat analizi 
(LDA) ile incelenerek evreler gruplandırılmaya çalıŞılmıŞtır. En yüksek baŞarı 
homojenite-kontrast bilgisinin beraber kullanımıyla elde edilirken (%96) bunu 
homojenite-rCBV (%92), homojenite-LL (%92), kontrast-LL(%91,6) ile yapılan 
ayrımlar izlemiŞtir. Sonuç olarak MRP ve MRS „e ait özelliklerle beraber T2* 
görüntülerinden elde edilen bazı özelliklerin beraber kullanımıyla tümörlerin baŞarıyla 
evrelendiği gösterilmiŞtir. 

Anahtar Kelimeler: Özdüzenleyici Harita, Durağan Dalgacık Dönüşümü, Görünür 
Difüzyon Katsayısı, Beyin Tümörleri, Görüntü Bölütleme, 
Tümör Evrelendirme, Magnetik Rezonans Görüntüleme

Abstract:
This study presents a method that is based on applying Stationary Wavelet Transform 
(SWT) for the characterization of healty and pathologic human brain tissues and 
differentiating tumor tissue into different tissue types. 10 patient who were 
prediagnosed with cerebral glial tumors were included this study and the diagnosis were 
proven by histopathological examination. On ADC images that are obtained from 
Diffusion Weighted Images (DWI) SWT coefficients were calculated on each selected 
brain region of interest. The results were evaluated with Independent One-Way 
ANOVA test and the significance level was investigated for different tissue types. There 
was no meaningful difference between edema-cyctic tissue, high grade-low grade tumor 
tissues and edema-necrosis (p>0.05), while other tissue types were discriminated 
succesfully (p<0.01). In order to improve segmentation result; stastistical features were 
evaluated on T2 Flair (T2*) images at the same slice. For each patient the tumor is 
detected and divided into sub images on T2* images. Then for each sub-image, mean, 
standart deviation, mean absolute deviation, entropy and with gray level co-occurrance 
matrix (GLCM); homogenity, energy, correlation and contrast were calculated. These 
feature vectors which are based on texture analysis evaluated statistically. While 
correlation and mean value were significantly different in different tissue parts (p<0,01) 
the other features were not meaningful at the level of significance % 1. The different 
tissue types segmented using Self- Organizing Maps (SOM) with feature vectors; 
correlation and mean values obtained from T2* and DDD coefficients obtained from 
ADC. The results are validated against manually segmented images by specialists and 
% 92,42 success was obtained. Experiments on 10 images demonstrated that evaluating 
frequency knowledge of ADC and statistical features of T2* images, together for 
feature extraction gives effective results in order to differentiate brain tissues into 
different types.viii
The another aim of this study is, grading glial brain tumors that is very important for 
patients‟ operation planning and morbidity. For this purpose, 25 patient, (18 of them 
with high grade and 7 low grade), who were prediagnosed with cerebral glial tumors 
were included this study and the diagnosis were proven by histopathological 
examination. Their statistical features examined on T2* images and as a result it is seen 
that contrast and homogenity are two efficient features for tumor grading. In addition to 
this features, relative cerebral blood volume (rCBV), relative cerebral blood flow 
(rCBF) and mean transit time (MTT) that are obtained from Perfusion Magnetic 
Imaging (MRP) by specialist, and The Choline (Cho), N- acetyl aspartate (NAA), 
Creatine (Cr), Cho/Cr, Cho/NAA and Lipid-Lactat (LL) metabolites that calculated by 
specialist, evaluated for tumor grading, with statistical analysis. There was a 
statistically meaningful difference between high and low grade with rCBV values 
(p<0.05) and LL metabolites (p<0.01) while there was no difference in other features. 
Homogenity and contrast features that obtained from T2* images, r CBV value 
obtained from MRP, evidence of LL pic that is obtained from MRS and patients age 
knowledge were all examined with Linear Discriminant Analysis (LDA) and grades are 
discriminated. The best success rate obtained by using homogenity-contast knowledge 
(%96), and homogenity-rCBV (%92), homogenity-LL (%92) contrast-LL (%91,6) 
followed it.
As a result it is shown that, with evaluating MRP, MRS features together with 
homogenity and contrast that obtained from T2* images, glial tumors can be graded
successfully. 

Keywords: Self-Organizing Maps, Stationary Wavelet Transform, Apperent Diffusion 
Coefficients, Brain Tumors, Image Segmentation, Tumor Grading, 
Magnetic Resonance Imaging