Bilgisayarlı tomografi görüntülerinde kolonik polip tespiti
Detection of colonic polyps in computed tomographic images
Yazar: GÖKALP TULUM
Danışman: YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Haberleşme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Kanser, dünyadaki ölüm nedenlerinin başında gelmekte ve kolon kanseri dünya çapında en sık karşılaşılan kanser türlerinden biri olmaktadır. Ayrıca kolon kanseri, Amerika Birleşik Devletlerinde ölüme neden olan kanser hastalıkları sıralamasında üçüncü sırada bulunmaktadır. Kolonik polipler, kolon kanseri oluşumuna neden olan kitlesel yapılardır. Batı ülkelerinde görülen kolon kanser hastalığının %95'i kolonik polipler nedeniyle oluşmaktadır. Bu nedenle kolon kanserinin tedavisinde kolonik poliplerin erken teşhisi tedavi şansını oldukça arttırmaktadır. Kansere dönüşebilecek poliplerin zamanında tedavisi ölüm oranlarını %90 oranında önleyebilmektedir. 
Bilgisayarlı sanal kolonoskopi yöntemi, kolon yapısının incelenmesini sağlayan görüntüleme metotlarından biridir. Bu yöntem sayesinde radyologlar batın bölgesi bilgisayarlı tomografi (BT) görüntülerini kullanarak kolon yapısının içerisini inceleme imkânı bulabilirler. Sanal kolonoskopi yöntemi diğer görüntüleme yöntemlerine göre daha ağrısız bir metot olmakla beraber hastalar üzerindeki kolonoskopik hazırlık prosedürlerini önemli ölçüde azaltmaktadır.  Sanal kolonoskopi metodu,  herhangi bir yatıştırıcı kullanılmadan hazırlık prosedürüne bağlı riskleri minimize ederek kolon yapısının tamamının hızlıca incelenmesinin izin vermektedir.
Günümüzde, BT görüntüleri yardımıyla kolonik polip teşhisinde radyologlara yardımcı olan Bilgisayar Destekli Tespit (CAD) sistemleri kullanılmaktadır. CAD sistemleri ile teşhis sürelerinin düşürülmesi aynı zamanda polip tespitinde tanı doğruluk yüzdesinin arttırılması sağlanabilmektedir. 
Bu çalışmada, BT görüntüleri kullanılarak kolon yapısı içerisinde bulunabilecek polip yapılarının tespitini gerçekleştiren bir CAD sistemi geliştirilmiştir. CAD sisteminin başarı oranını hesaplayabilmek için otuz farklı hastanın sırtüstü BT çekimleri kullanılmıştır.  Geliştirilen sistem temel olarak kolon bölütlemesi, polip aday bölgelerinin belirlenmesi,  özellik çıkartılması ve sınıflandırılması olarak tanımlanabilecek üç ana adımdan oluşmaktadır.
Kısaca bölütleme işlemi, BT görüntüleri içerisinden kolon yapısının çıkartılması olarak tanımlanabilir. Bu tez çalışmasında, BT görüntü çekimleri sırasında kontrast madde kullanımı olasılığına karşın kolon yapısının hava ile dolu olan bölgeleri ile sıvı (kontrast madde) ile dolu olabilecek bölgeleri ayrı ayrı belirlenerek kolon yapısının kabaca elde edilmiştir. Bu işlem esnasında meydana gelebilecek gürültü faktörlerini minimuma indirebilmek için elde edilen kolon yapısı bulanık C-ortalamalı kümeleme (FCM) algoritması ile bölütlenerek kolon yapısının son hali elde edilmiştir. Yöntem çıktıları incelendiğinde, geliştirilen sistemin dışkı gibi artık materyallerden dolayı bütünlüğü bozulmuş kolon yapılarında da bölütleme işlemini başarıyla gerçekleştirdiği görülmektedir. Bölütleme işlemi sonucunda tüm hastalar için kolon bölgesi başarıyla belirlenerek bütün polip bölgeleri ilgi alanı içerisinde korunmuştur.
Kolonik polip yapıları kolon mukozasından lümene doğru çıkıntı yapan adacık şeklindeki normal dışı yapılardır. Poliplerin şekilsel özellikleri kullanılarak kolon bölgesinin diğer yapılarından ayırt edilmeleri mümkündür. Literatürde polip yapılarının şekilsel özelliklerini kullanarak polip aday bölgelerini belirleyen birçok yöntem mevcuttur. Bu tez çalışmasında şekilsel özellik tabanlı çalışan Marr-Hildreth (LoG) algoritması ile polip bölgelerinin belirlenmesi gerçekleştirilmiş ve bütün polip bölgeleri başarı ile elde edilmiştir. Ayrıca yanlış pozitif (FP) sayısını azaltabilmek adına iki ve üç boyutlu şekil uydurma yöntemleri kullanılmıştır.
Geliştirilen CAD sisteminin son adımında ise elde edilen şüpheli bölgelerin iki boyutlu ideal iz düşümleri elde edilerek bu görüntüler üzerinden dokuz farklı morfolojik öznitelik çıkartılmıştır. Elde edilen öznitelikler beş üyeli komite yapısına sahip çok katmanlı algılayıcı sinir ağı (ÇKA) sınıflandırıcılarında kullanılmıştır. Yapılan sınıflandırma sonucunda hasta başına 3,9 FP oranı için %94,59 duyarlılık elde edilmiştir.

Abstract:
Cancer is a leading cause of death and colorectal cancer is amongst the most common cancers worldwide. Colorectal cancer is also the third leading cause of cancer deaths in the United States. Colonic polyps are usually known to be a precursor to colorectal cancer. In western countries, over 95% of colorectal cancers arise from colonic polyps. Thus, early detection and treatment provide a higher cure rate, and also, the timely removal of precancerous polyps can prevent up to 90% of deaths by.
Computed tomography colonography (CTC) is an inspection method for examining the inside of the colon structure. This method enables radiologists to observe the inner side of the colons using abdominal CT images.  CTC method significantly reduces the burden of colonoscopy procedures. CTC is also less painful than other inspection methods. CTC method allows a rapid structural assessment of the whole colon without application of sedatives and minimizes the risks of procedure-related complications. 
Nowadays, Computer Aided Detection (CAD) systems are used in order to help radiologists to detect colonic polyps over CT scans. It is possible to reduce the detection time and increase the detection accuracy rates by using CAD systems. 
In this study, a novel CAD system for automated detection of colonic polyps in CT scans was developed. To evaluate the performance of the CAD system, supine CT scans were performed on 30 patients. The proposed CAD system is a multistage implementation whose main components are: automatic colon segmentation, candidate surface extraction, feature extraction and classification.
Segmentation procedure can be defined briefly as the extraction of colonic structure through CT scans. In this study, depends on the presence of contrast material a segmentation procedure which can handle both air and fluid filled parts of the colon separately were developed. To minimize the noise artifacts that may be caused by segmentation, the colon structure was re-segmented with fuzzy C-means (FCM) algorithm to generate its latest form. When the segmentation algorithm outputs were inspected, the reconstruction of the colon in the collapsed CT data (the colon collapse into a series of disconnected segments due to the presence of blockages caused by the residual fecal material) was accomplished. The proposed segmentation algorithm was successfully determined the colon structure for all patients and it was observed that all colonic polyps were preserved within the segmented structures.
Colonic polyps can be described as an abnormal growth which arises on the inner surface of the colon and in the CT data; polyps may appear roughly as an elliptical and blob-like structures. This distinctive shape features may use to differentiate polyps, folds and normal colonic wall. In the literature, many different approaches use the shape features to detect polyp candidates. In this thesis, Marr-Hildreth (LoG) algorithm was employed to extract the elliptical structures as potential polyp candidate regions. The proposed polyp detection method successfully determined all colonic polyps. Also, in order to reduce false positive rate, we fit primitive shapes such as circle, line and sphere and calculate the residual of each least square solution.
The final component of the CAD system was generated a two dimensional projection image for each candidate and subsequently, nine morphological discriminative features were extracted from the projection images. These morphological discriminative features were then used for polyp classification using a committee of multi layer perceptron (MLP) classifiers. Our CAD system performs 94,59% of sensitivity at 3,9 false positives per dataset.