Sefalometrik röntgen görüntülerinde HOG ve KNN kullanarak önemli noktaların yer tespiti
Localization of certain cephalometric landmarks using HOG and KNN
Yazar: OĞUZ SÖZKESEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM ÖZYAVAŞ
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Sefalometrik analiz = Cephalometric analysis ; Sınıflandırma = Classification ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Sefalometrik izleme, ortodontistler tarafından analiz ve tedavi planlaması için kullanılan standart bir tekniktir. Sefalometrik X-ray görüntülerindeki önemli noktalar uzmanlar tarafından işaretlenir. Bu yer işareti konumlarına dayalı ölçümler teşhis için kullanılmaktadır. Bu işlemi elle gerçekleştirmek sıkıcıdır ve bu nedenle uzmanlar için bile hataya açıktır. Bu nedenle, tam otomatik yer işareti yerelleştirme (FALL) yazılımı geliştirilmiştir. Bu çalışmanın amacı, yerelleştirme sürecini hızlandırmak için FALL yazılımı tarafından tespit edilecek yer işaretleri için arama alanını azaltmaya yardımcı olmaktır. Bu çalışma, Prn yer işareti tespiti üzerine odaklanmaktadır. Görüntünün Prn yer işaretini içerdiği kesin olan kısmı, 16x16 piksel boyutunda bloklara bölünmüştür. Her blok için, yönlendirilmiş gradyan histogramı hesaplanmıştır. Bu histogramlar, Prn yer işareti için histogramların pozitif ve negatif veri setini oluşturan daha önce elle oluşturulmuş olan histogramlarla karşılaştırılır. Prn içerip içermediğine bakılmaksızın blokların sınıflandırılması için K-en yakın komşular (KNN) algoritması kullanılmaktadır. Arama sonuçları, hiçbir doğru pozitifin kaçırılmadığı ve yanlış pozitiflerin sayısı en aza indirildiği için umut vericidir. Prn yer işaretini içeren blok %100 doğrulukla bulunmuştur. Po yer işaretini içeren blok %75 doğrulukla bulunmuştur. Pog işaretini içeren blok %87,5 doğrulukla bulunmuştur. Alt dudak yer işaretini içeren blok %87 doğrulukla bulunmuştur. N kemiği yer işaretini içeren blok %25 doğrulukla bulunmuştur. Daha sonra, yer işaretini belirlemek için hesaplama açısından daha zorlu bir algoritma kullanılabilir.

Anahtar Kelimeler: Özellik Çıkarma, HOG Algoritması, K-NN, Sefalometri, Görüntü İşleme

Abstract:
Cephalometric tracing is a standard technique used by orthodontists for analysis and treatment planning. Important landmarks in cephalometric X-ray images are marked by experts. Measurements based on these landmark locations are used for diagnosis. Performing this process manually is tedious and hence error-prone even for experts. Therefore, fully automatic landmark localization (FALL) software has been developed. The aim of this study to help reduce the search area for landmarks to be detected by FALL software to speed up the process of localization. This study focuses on the Prn landmark detection. The portion of the image that is sure to contain the Prn landmark is divided into 16x16 pixels size windows. For each window, its histogram of oriented gradient is computed. These histograms are compared to the histograms created manually before that form the positive and negative dataset of histograms for Prn. K-nearest neighbors (KNN) algorithm is utilized for classification of the window whether it contains Prn or not. Search results are promising in that no true positives are missed and the number of false positives are minimized. The window that contains the Prn landmark is found with 100 % accuracy. The window that contains the Po landmark is found with 75% accuracy. Also, the window that contains the Pog landmark is found with 87.5% accuracy. The window that contains the lower lip landmark is found with 87.5% accuracy. The window that contains the N bone landmark is found with 25% accuracy. A computationally more demanding algorithm could then be used to pinpoint the landmark.

Keywords: Feature Extraction, HOG Algorithm, K-NN, Sephalometric, İmage Processing