Kontrast tutucu meme manyetik rezonans görüntülerinde kanserli olan ve olmayan dokuların göüntü işleme yöntemleri ile belirlenmesi
Segmentation of cancerous and non-cancerous lesions from dynamic contrast-enhanced magnetic resonans imaging of the breast by using image processing techniques
Yazar: PETEK TATLI
Danışman: YRD. DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Meme kanserinde erken tanı yaşamı etkileyen en önemli faktörlerden biridir. Meme kanserindegözden kaçabilen bir lezyonun dahi, ilerde ne denli büyük sıkıntılara yol açabileceği gerçeğierken tanının önemini ortaya koymaktadır.Erken tanı sayesinde günümüzde meme kanserinden ölümler yarıya inmiş ve memeninkorunması, daha kaliteli yaşama olanak sağlaması, erken tanıyı daha da önemli hale getirmiştir[14].Çalışmada oluşturulan algoritma ve yazılım hekimlere tanı koyma aşamasında yardımcı olmayıhedeflemiştir. MR görüntülerinin yorumlanmasında hekimler, temel düzeyde görüntü işlemealgoritmaları içeren yazılımlar kullanmaktadırlar. Ancak bu yazılımlar tanıya katkıda bulunmakadına sınırlı sonuçlar üretmekte, yalnızca hekimin lezyon olarak yorumladığı bölgeyi, tamamenkendi gözlem ve birikimlerine dayanarak seçimi ile belirli bir bölge için sonuçlarüretebilmektedir. Yani tamamen etkileşimli ve genel içerik taşıyan yazılımlar, özel durumlardaistenilen sonuçları üretememektedirler. Hekim, bir bölgenin grafik ve şekil verilerinideğerlendirdikten sonra tanı koymakta fakat bu yöntem ile elde edilen tanı, hekimlerin dikkatine,deneyimine bağlı olarak farklı sonuçlar verebilmekte, yine hekimlerin ifadesine göre; herhangiküçük ancak kötü huylu bir lezyon gözden kaçırılabilmektedir. Bu tip lezyonların gözdenkaçırılabilme ihtimali hekimler tarafından önemli bir sorun olarak dile getirilmektedir[6]. Busorunu en aza indirgemek amacıyla, sunulan çalışmada, meme kanserinin erken tanısına yönelikbir yöntem geliştirilmiştir.Çalışmadaki amaç, kontrast tutucu bileşik ile dinamik olarak elde edilen meme MRgörüntülerinin incelenip, kanserojen etkisi olan kötü huylu (malign) lezyonlar ile kanserojenetkisi olmayan iyi huylu (benign) lezyonların otomatik olarak ayırt edilmesini sağlayan biralgoritma ve yazılım geliştirmektir.Tıpta hekimlerce kabul edilmiş olan tümörün kontrast tutucu bileşiğin etkisi altındaki davranışbiçimleri (Bkz. Şekil 4.3) incelenmiştir. Bu davranışların sonucu oluşan eğimlerden yola çıkaraksınıflandırma, lokal grafik analizi, görüntü zenginleştirme gibi diğer yöntemler ilekarşılaştırmalar yapılmış ancak geliştirilen özgün algoritma ile daha başarılı sonuçlar eldeedildiği gözlenmiştir.Hastanın ilk görüntüleme esnasında vücuduna verilen kontrast tutucu bileşiğe karşı memedekiyağ, kas, normal dokular, iyi huylu ve kötü huylu lezyonlar farklı şekilde tepki vermektedir.Uygulamada geliştirilen yazılım, her ölçü dizisindeki? 11 veya 15 adet görüntüyü kendi içerisindedeğerlendirmekte, sonuç görüntü verilerini ise, her ölçü dizisindeki en son görüntüyeişlemektedir. Programın çalıştırılması ile ilgili dosyada toplam 40 adet sonuç görüntü oluşmakta? Meme 11 veya 15 kez ardışık zamanlı taranmakta ve her defasında aynı kesit görüntüler üzerinden geçmektedir.Ölçüm bitiminde, her kesit görüntüye ait olan 11 veya 15 zamanlı ölçümde elde edilen 11 veya 15 görüntününtümüne ölçü dizisi denmektedir.ve bu görüntülerde ölçü dizisinin içerdiği kesit görüntülerinin verilerine göre, yazılım tarafındankötü huylu olarak belirlenen lezyonlar kırmızıya, iyi huylu olarak belirlenen lezyonlar ise maviyeboyanmaktadır.Sonomed Tıbbi Görüntüme Merkezi ve Laboratuvarı' ndan alınan görüntüler ile yapılançalışmanın tüm aşamalarında, Görüntüleme Merkezi' ndeki radyoloji uzmanları ile beraberçalışılmış, hastaların raporları, varsa patolojik sonuçları radyologlar tarafından değerlendirilmişve geliştirilen yazılımın oluşturduğu sonuç görüntüler, yine radyoloji uzmanları tarafındanonaylanmıştır. Tezin gelişimi ile ilgili karşılıklı fikir ve bilgi alışverişinde bulunulmuştur.Geliştirilen özgün algoritma C programlama dili ile yazılmış ve kısa bir süre içerisindekullanıcıya yönelik bir ara yüz geliştirilmesi planlanmıştır.Anahtar Kelimeler: Meme kanseri, MRG, erken tanı, görüntü işleme

Abstract:
Early diagnosis of the breast cancer is one of the most important facts in life. Today?s methods ofdiagnosis show that any missing lesion can cause big problems in the future.By the help of early diagnosis of breast cancer, the mortality decreased to half. Besides , it alsohelps to protect the breast and provides more quality to life. These reasons make the earlydiagnosis of breast cancer a significant issue [14] .The goal of program which is composed in this study is to help doctors during the diagnosis. Thedoctors use software that includes basic image processing algorithms to interpret MR images.However, these software do not have any contribution to the decision of the diagnosis. Theseprograms provide doctors to define the selected region of lesion.After evaluation of the particles from graphical and shape data, doctors can make a decision.However, the decision depends on the doctor?s carefulness and experience. Moreover, accordingto some doctors there can also be a malignant tumor that can be missed. The probability ofmissing these kinds of lesions has been considered as a serious problem. In this study, a methodof early diagnosis is developed as a solution to decrease these problemsThe purpose of this study is to develop an algorithm and software that separates the cancerouslesions (malignant) and non cancerous lesions by the investigation of contrast holding matter anddynamic MR images.During the first scanning of patient, it is stated that the fat, muscles and normal tissues in thebreast have different reactions as good manner and bad manner lesions. The program that isdeveloped in the application evaluates 11 or 15 images in every measurement package internallyand processes the outcome image into the last image in every measurement package. In the filethat runs the program, 40 outcome images are formed .According to the profile images which isinvolved in the observation series the lesions which are determined as bad manner are painted tored and the good manner ones are painted to blue.In medicine science, the kind of behaviours of tumors under effect of contrast-enhancedcompound had been observed by the doctors. From the inclination which is the reflection ofthese behaviours, the developed program has been compared the comparison between themethods of classification, local graphical analyse, image enhancement and the developedprogram. However it was obvious that the results obtained with the original algorithm is betterthan the other methods had been occurred.The images are provided from Sonomed Medical Image Center and Laboratory. During all stagesof the studies performed on these images, it has been worked together with radiology specialistsfrom Sonomed. The reports and existing pathological results of patients have been evaluated bythe radiologists . Besides, radiology specialists approved the images, which are provided fromdeveloped program. To improve the study lots of ideas were shared.C programming language is used to develop this individual algorithm and it is planned to developa user friendly interface within the earlier possible time.Key words: Breast cancer, MR, early diagnosis, image processing.