Radyolojik görüntülerde hacimsel morfolojiye dayalı üç boyutlu bölütleme yöntemi geliştirilmesi ve görselleştirilmesi
Development of a three dimensional segmentation method and its visualization for radiological images based on volumetric morphology
Yazar: SAMSUN MUSTAFA BAŞARICI
Danışman: PROF. DR. AYDIN ÖZTÜRK
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Bilgisayar bilimlerindeki gelişmeler, tıp dünyasındaki paradigma değişimleri sonucunda artık günümüzde bilgisayarsız tıp düşünülemez hale gelmiştir. Görüntüleme yöntemlerindeki gelişmeler ve güçlenen hesaplama kapasiteleri ile organizmaya müdahale etmeden içsel durumlar gözlenebilmekte ve ilgili tedaviler planlanabilmektedir. Bu gözlemlemeleri yapabilmek için öncelikle sağlam, güvenilir ve hızlı bir bölütlemenin yapılması gerekmektedir. Bölütleme, genelde görüntü işleme ve özelde de tıbbi görüntü işlemede, görüntü çözümlemesi ve yorumlaması için gerekli temel önişlemlerden biridir. Görüntülerin sağlıklı ve hızlı bir şekilde bölütlenebilmesi, tıbbi uygulamalarda tanı ve tedavi planlamasının daha iyi ve hızlı yapılabilmesini sağlamaktadır. 
Bu tezde, üç boyutlu tıbbi görüntülerde matematiksel morfolojinin en önemli yöntemlerinden biri olan su-bendi dönüşümüne dayalı, yeni, hızlı ve sağlam bir bölütleme modeli oluşturulmuştur. Su-bendi dönüşümü sıradüzensel bir yaklaşımla uygulanmış olup, su-bendi dönüşümünün temel sorunu olan aşırı bölütlemeyi gidermek için üç aşamalı olarak tasarlanan modelde, daha önce özellikle kafatası soyma uygulamalarında hiç kullanılmamış olan DoG süzgeci kullanılmıştır. Önişlem aşaması olan bu aşamadan sonra, gürültüsü giderilmiş ve kenar sezimi yapılmış görüntüye sıradüzensel yaklaşımı temel alan su-bendi dönüşümü uygulanmış, artık kalan olası aşırı bölütleme etkisinin tamamen giderilmesi ve ilgi alanlarının belirlenmesi için kullanıcı etkileşimli olarak bir kaynaştırma ağacı oluşturulmuş ve kullanıcı tarafından belirlenen taç ölçüsü kullanılarak bölütleme tamamlanmıştır.  
Çalışmanın temel konusu bölütleme olmasına rağmen sonuçların daha iyi algılanabilmesi ve modelin ve gerçekleştiriminin daha iyi değerlendirilebilmesi için makaslama-çarpıtma yöntemine dayalı bir görselleştirme modeli de çalışmaya eklenmiştir. Bölütleme modelinden elde edilen sonuçlar doğrudan hacim kaplaması yaklaşımı ile görselleştirme modeli tarafından işlenmiş, hacim kaplama tümlevi hesaplaması için uygun yaklaşıklama ile hacim oluşturularak görselleştirilmiştir.

Abstract:
The advances in computer sciences and the paradigm changes in medicine made medicine without computers impossible nowadays. With progress in visualization techniques and growing computational power it is possible to examine the interna of organisms without interfering and planning therapy and treatment. To realize these examinations robust, reliable and fast segmentation is essential. Segmentation is one of the basic preprocessing steps for image analysis and interpretation in general image processing and of course especially in medical image processing. A fast and reliable segmentation of the images helps in speeding up the diagnosis and treatment planning in medical applications. 
In this thesis a novel, fast and robust segmentation model for three dimensional medical images based on one of the main tools of mathematical morphology, namely the watershed transform, has been developed and implemented. The watershed segmentation is applied in hierarchical manner and to overcome the problem of over-segmentation, a three step model has been developed where DoG filter which has never been used especially in skull stripping applications before is used. After this preprocessing step, the denoised and edge detected image is hierarchical watershed transformed and to surpress the possible remaining over-segmentation and to define the region of interest an interactive merging tree has been established and the segmentation is finished using a saliency measure as a user input.
Although the main objective of this work is the segmentation a visualization model based on shear-warp method has been added for a better understanding and evaluation of the model and its implementation. The results of the segmentation is processed by the visualization model using the volume rendering approach by an appropriate approximation of the volume rendering integral.