Otomatik gürbüz bölütleme ile uyluk MR imgelerinde kas ve yağ miktarlarının belirlenmesi
Quantification of muscle and fat volumes in the thigh MR images using automatic robust segmentation
Yazar: İSMAİL IRMAKÇI
Danışman: PROF. DR. AYDOĞAN SAVRAN ; YRD. DOÇ. DR. ULAŞ BAĞCI
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Farklı vücut bölgelerinde doku ayrıştırması (yağ/kas), özellikle uyluk
bölgelerinde, şu anda sarkopeni, şeker hastalığı gibi birçok hastalık için potansiyel
risk faktörleri olarak araştırılmaktadır. Ayrıca, uyluk bölgelerinde doku
parçalanması, yaşlanmanın kesin olarak belirlenmesinin habercisi olarak
düşünülmektedir. Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG), mükemmel yumuşak
doku kontrastı sağlaması ve iyonlaştırıcı radyasyon içermemesi nedeniyle bu gibi
görevlerin çoğunda tercih edilen bir yöntemdir. Bununla birlikte, yağ/kas ayrımı,
MRG'nin benzersiz zorlukları ve çeşitli doku türleri arasındaki büyük çakışmalar
nedeniyle hala zor bir görevdir. Bu çalışmada, yağ ve kasları yüksek doğruluk ve
etkinlikle ayırırken, değişken homojen olmama, standart olmama durumları ve
gürültü gibi MRG'nin tüm potansiyel zorluklarını göze alan, tamamen
otomatikleştirilmiş, veri odaklı bir imge bölütleme platformu önerilmektedir.
Literatürdeki diğer ilgili yaklaşımların aksine, tek bir bölütleme çerçevesinde çoklu
kontrastlı MRG imgeleri kullanılmaktadır. Ön işleme ve çizim stratejileri, kullanıcı
müdahalesine ve yeniden parametrelere ihtiyaç duymadan kesintisiz bir şekilde
birleştirilmektedir. Önerilen tanımlama algoritması, bulanık bağlılık (BB) imge
bölütleme ailesinde yeni bir yakınlık fonksiyonuna dayanmaktadır. Bütün sistemi
tamamen otomatik hale getirmek için aynı anda tanımlama algoritmasını başlatan
çoklu MR imgelerinden arka plan ve ön plandaki ipuçlarını örnekleyen yakınlık
yayılım kümeleme algoritması benimsenmektedir. Önerilen algoritmanın ayrı
adımlarının kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesi ve literatürdeki farklı
yaklaşımlarla karşılaştırması yapılmaktadır. Önerilen sistem hem hassasiyet hem
de etkinlik bakımından en güncel bölütleme yaklaşımlarından daha iyi bir
performans göstermektedir.

Abstract:
Tissue decompositions (fat/muscle) in different body regions, specifically in
thigh regions, are currently being explored as potential risk factors for many
diseases including sarcopenia, diabetes. Besides, tissue decomposition in thigh
regions is considered as a precursor for precise determination of aging. Magnetic
Resonance Imaging (MRI) is the modality of choice in most of such tasks due to its
excellent soft tissue contrast along with the lack of ionizing radiation. However,
fat/muscle separation is still a challenging task due to the unique challenges of MRI
and large overlaps between various tissue types. In this study, we propose a fully
automated, data-driven image segmentation platform that takes into account all
potential pitfalls of MRI such as varying inhomogeneity, non-standardness, and
noise, while separating fat and muscle with high accuracy and efficiency. In contrast
to other relevant approaches in the literature, we utilize multicontrast MRI images
within a single segmentation framework. Preprocessing and delineation strategies
are combined seamlessly without a need for user intervention and reparameterization.
The proposed delineation algorithm is based on a novel affinity
function within the fuzzy connectivity (FC) image segmentation family. In order to
make the whole system fully automated, we adapt affinity propagation clustering
algorithm to sample background and foreground cues from multiple MR images
that simultaneously initiate delineation algorithm. We perform thorough evaluation
of the proposed algorithm's individual steps as well as comparison with different
approaches from the literature. The proposed system outperforms the state-of-theart
segmentation approaches both in accuracy and efficiency.