Omuz manyetik rezonans görüntülerinden Humerus bölütlenmesi ve Hill-Sachs lezyonlarının tespiti
Segmentation of Humeral head from magnetic resonans shoulder images and determination of Hill-Sachs lesions
Yazar: AYSUN SEZER
Danışman: DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Proton dansite (PD) ağırlıklı MR görüntülerinde homojenlik, sinyalin gürültüye oranının düşük olması ve kemik sınırlarının açıkça belirgin olmaması problemleri mevcuttur.  PD ağırlıklı görüntülerin bu özellikleri PD görüntülerinin bölütlenmesini hatta gözle algılanmasını zorlaştırmaktadır. Çalışmanın amacı bilgisayar destekli tanı (BDT) sistemi geliştirerek normal ve anormal (ödemli ve Hill-Sachs deformiteli) humerus başı görüntülerini Hermite transformundan ve PHOG metodundan türetilen doku ve şekil özellikleri ile tanıyabilmek ve ACWE (active contour without edge) modelinin PD ağırlıklı görüntülerden humerus başını bölütlemedeki verimliliğini belirlemektir. Gürültünün standart sapmasını SDN (standard deviation of noise) ilgili alandan ROI (region of interest) tahmin ederek SRAD (speckle reducing anisotropic diffusion) metodunun kullanım alanını PD ağırlıklı MR görüntüleriyle genişlettik. otomatik olarak dairesel Hough transform ile başlangıç konturunun yerini belirleyerek bölgesel tabanlı metotların başlangıç konturunun yerini belirleme probleminin üstesinden geldik. Signed pressure force (SPF) model, Fuzzy C-means ve Gaussian mixture modelleri karşılaştırma amacıyla uygulandı ve dört metodun bölütleme sonuçları aynı zamanda alan uzmanının manuel olarak gerçekleştirdiği sonuçlarla karşılaştırıldı. Hermite transform tabanlı doku özelliklerinin humerus kemiğini sınıflandırma performansı curvelet, contourlet ve GLCM (gray level co-occurrence matrix) tabanlı doku tanımlayıcıları ile karşılaştırılarak değerlendirildi. Hermite tabanlı doku özellikleri, görüntü şekillerini yerel ve düzenini uzaysal olarak tanımlayan PHOG (Pyramid of histograms of orientation gradient) ile birleştirildi. Çıkarılan özellikler MLP (Multi-Layer Perceptron), SVM (Support Vector Machine) ve KNN (K- Nearest Neighbors) metotları ile değerlendirilerek normal ve anormal alanları tanımlama performansları değerlendirildi. Önerilen yaklaşım kendi veri setimiz olan 79 normal, 140 anormal (91 ödemli ve 49 Hill-Sachs lezyonlu )  PD ağırlıklı humerus başı MR görüntüleri üzerinde test edildi. Hermite tabanlı doku analizi ve PHOG metodu ile en yüksek sınıflandırma başarısı SVM metodu ile % 99.54'tür. Elde ettiğimiz sonuçlar önerilen sistemin normal ve anormal PD ağırlıklı MR görüntülerinin sınıflandırılmasında ümit verici olduğunu belirtmektedir. Hermite transform tabanlı özellik analizi ile PD ağırlıklı MR görüntülerinden kemik lezyonlarını sınıflandırma açısında literatürde örnek çalışmadır.

Abstract:
Proton density (PD) weighted MR images present inhomogeneity problem, low signal to noise ratio (SNR) and cannot define bone borders clearly. Segmentation of PD weighted images is hampered with these properties of PD weighted images which even limit the visual inspection. The objective of this research is to develop a computer based diagnosis (CBD) system which is capable of recognizing normal and abnormal (edematous and Hill-Sachs deformities) humeral head images by using texture and shape features derived from Hermite transform and PHOG method and determine the effectiveness of segmentation of humeral head from axial PD MR images with active contour without edge (ACWE) model. We extended the use of speckle reducing anisotropic diffusion (SRAD) in PD MR images by estimation of standard deviation of noise (SDN) from ROI. To overcome the problem of initialization of the initial contour of these region based methods the location of the initial contour was automatically determined with use of circular Hough transform. For comparison signed pressure force (SPF) model, Fuzzy C-means and Gaussian mixture models were applied and segmentation results of all four methods were also compared with the manual segmentation results of an expert. The performance of Hermite transform based texture features in classification of humeral bone was compared with curvelet, contourlet and gray level co-occurrence matrix (GLCM) based texture feature descriptors. Hermite based texture feature combined with PHOG (Pyramid of histograms of orientation gradient) which captures the local image shape and its spatial layout. To measure the performance of the extracted features, we deployed MLP (Multi-Layer Perceptron), SVM (Support Vector Machine) and KNN (K- Nearest Neighbors) methods and demonstrated their power in differentiating the normal and abnormal regions.  The proposed approach was tested on our own dataset which consists of 79 normal, 140 abnormal (91 edematous and 49 Hill-Sachs) humeral heads in PD weighted MR images. The highest classification accuracy of Hermite based texture analysis and PHOG method was 99.54 % by SVM. Our results suggest that the proposed system is a promising tool for classification of normal and abnormal bone from PD weighted MR images. This study is unique in the literature of using PD weighted MR images and Hermite transform based texture analyses to classify bone lession.