Dermaskopik nevus görüntülerinin sayısal görüntü işleme yöntemleriyle incelenmesi
An examination of dermotoscopic nevus images using image processing methods
Yazar: HALİL KETENCİOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. M. EMİN YÜKSEL
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Dünyanın birçok yerinde artış gösteren Malign Melanom (MM) son derece ölümcül bir deri kanseri türüdür. MM'nin erken teşhisi hayatta kalma oranını arttırdığı için kritik bir öneme sahiptir. Bilgisayar destekli otomatik teşhis sistemleri daha erken ve daha doğru teşhis şansını arttırmaktadır. Bu tip otomatik sistemler, nevus sınırını belirleme, kıl giderme ve nevus öznitelikleri çıkarma aşamaları için dermaskopik imgelere uygulanacak birçok bilgisayarlı görü algoritması içerir.Bu tez çalışması görüntü işleme yöntemleriyle dermaskopik imgeleri işleyecek algoritmalar sunar. Ön işleme, bölütleme ve öznitelik çıkarma, otomatik teşhisin sınıflandırma safhasının doğruluğu için önemli adımlardır. Bu tez teşhis ve sınıflandırmadan önceki adımlarla ilgilidir. Dermaskopik imgelerden kılları gidermek üzere geliştirilen ön işlem yaklaşımı, mevcut DullRazor kıl giderme algoritmasını temel alır. Nevus sınırını bulmak için dermaskopik imgeye ikinci tip bulanık eşikleme tabanlı bölütleme yaklaşımı uygulanır. Bu algoritmayla bulunan sınırlar Otsu ve adaptif eşikleme tabanlı sınır bulucularla kıyaslanır. Dermatologlar tarafından kullanılan ABCD tanı sistemi nevus öznitelikleri için model alınmıştır. Sınır şekil ve renk öznitelikleri bölütlenmiş nevus imgesinden çıkartılmaktadır. Bu öznitelikler nevus iyi huylu mu yoksa MM mi olduğuna karar vermekte kullanılabilmektedir.Anahtar Kelimeler: Deri Kanseri; Malign Melanom; Sayısal İmge İşleme; Bilgisayarlı Görü; Kıl Giderme; Bölütleme; Sınır Düzensizliği; Biyomedikal İmge İşleme, Dermaskopik İmgeler.

Abstract:
Malignant Melanoma (MM) is a highly killer form of skin cancer that is on the rise in most parts of the world. Early detection of MM is critical because early stage diagnosis results in a higher survival rate. A computer aided automatic diagnosis system would provide the possibility of earlier and more accurate diagnosis. Such an automatic system would consist of many computer vision algorithms to process the dermotoscopic images, doing such things as locating the nevus border, removing the hair structure in the images and extracting the nevus features.This thesis presents algorithms to process dermotoscopic images using image processing methods. Preprocessing, segmentation and feature extraction are very important to have an accurate classification in an automatic diagnosis. This thesis gives a brief explanation of steps before classification and diagnosis. A proposed preprocessing approach was developed to remove hair from dermatoscopic images, based on a previously existing DullRazor algorithm for hair removal. A type II fuzzy thresholding based on segmentation approach is also applied on dermatoscopic images to found nevus border. The boundaries found using this algorithm were compared to those found by Otsu and an adaptive thresholding based on boundary finders. The ABCD diagnosis system used by dermatologists is employed as a model for nevus features. Border, shape and color features are extracted from segmented nevus images. These features are very essential to reach a decision whether a lesion is MM or benign.Keywords: Skin Cancer; Malignant Melanoma; Digital Image Processing; Computer Vision; Hair Removal; Segmention; Border Irregularity; Biomedical Image Processing; Dermatoscopic Images.