Ses teli damar ve şekil özelliklerini değerlendirerek ses telipatolojilerinin sınıflandırılması
Classification of laryngeal disorders based on shape and vascular patterns of vocal folds
Yazar: HAFİZA İREM TÜRKMEN ÇİLİNGİR
Danışman: PROF. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Kulak Burun ve Boğaz = Otorhinolaryngology (Ear-Nose-Throat)

Özet:
Ses telleri üzerinde oluşan nodül, polip, larenjit gibi hastalıklar nedeniyle, ses tellerinin yapısı
bozulmakta bu da ses kısıklığı, nefes alma ve yutma güçlüğü gibi problemlere sebebiyet vermektedir.
Ses teli patolojilerinin teşhisi video laringostroboskop, endoskopik yüksek hızlı kamera gibi medikal
görüntüleme cihazları ile alınan görüntülerde ses tellerinin yapısal bozulmalarının ve ses teli
titreşimlerinin incelenmesi ile mümkün olmaktadır. Ancak bazı patolojilerin ses tellerinde meydana
getirdikleri şekilsel bozulmalar birbirleri ile benzerlik gösterebildikleri için ses teli hastalıklarının
teşhisi hataya açıktır. Bu gibi durumlarda net tanı ancak ameliyat esnasında patoloji açıldığında
konulabilmektedir.
Son yıllarda yapılan tıbbi çalışmalar ses telleri üzerindeki patolojilerin kan damar yapılarını da
değiştirdiğini ortaya koymuştur. Araştırmalarda, kan damarlarının patoloji cinsine göre belli bir
örüntü sergilediği gözlenmiş ve kan damarlarının yardımcı bir teşhis metodu olarak kullanılması
gündeme gelmiştir. Ancak literatürde görüntü işleme ve şekil tanıma yöntemleri ile ses telleri
üzerindeki kan damar yapılarını değerlendiren bir çalışma mevcut değildir.
Bu tez çalışmasında, direkt mikro laringoskop ve video laringostroboskop cihazları kullanılarak alınan
renkli ses teli görüntülerinde, ses teli üzerindeki kan damarı bozulmalarını patolojiler ile
ilişkilendirerek ses teli şekil bozulmaları ile birlikte değerlendiren ve böylece teşhis koymanın zor
olduğu vakalarda net tanı için hekime yardımcı olabilecek özgün bir sistem tasarlanmış ve
gerçeklenmiştir.
Çalışmanın ilk adımında, Yönlü Gradyan Histogramı (YGH) kullanılarak ses teli görüntüleri üzerinde ses
tellerinin lokasyonu tespit edilmekte ve tohumlu bölge büyütme algoritması ile ses telleri arasında
kalan glottal açıklık bölgesi bölütlenmektedir. Ses teli kenar özelliklerini çıkarmak için ses teli kenar
hattı analiz edilerek patolojilerin lokasyonu, şekli ve büyüklüğü ölçülmektedir. Ses teli damar
özelliklerini çıkarabilmek için ise ilk önce tohumlu bölge büyütme algoritması ile damar yapıları
bulunmakta ardından yanlış damarların temizlenmesi ve damar kopukluklarının giderilmesi işlemleri
ile damarların orta eksenleri çıkarılmaktadır. Son adımda ses teli kenar ve damar özellikleri
kullanılarak ses teli hastalıkları sınıflandırılmaktadır.
Çalışma kapsamında kist, nodül sınıflandırması ve sağlıklı, nodül, polip, sulcus vocalis, larenjit
sınıflandırması olmak üzere iki farklı sınıflandırma problemi ele alınmıştır. Kist,nodül sınıflandırması
için ses teli damar özelliklerinden faydalanılmıştır. Destek Vektör Makineleri (DVM), K-En Yakın
Komşuluk (KEK) ve Rastgele Orman (RO) algoritmaları ile sınıflandırma yapılarak başarıları
karşılaştırılmıştır. DVM algoritması ile %75 değerinde bir ağırlıklı ortalama kabul oranı elde edilmiştir.
Sağlıklı, nodül, polip, sulcus vocalis ve larenjit sınıflandırması için ise ses teli kenar ve damar
özelliklerini beraber değerlendiren bir ikili karar ağacı yapısı tasarlanmıştır. Tasarlanan ikili karar ağacı
yapısının ağırlıklı ortalama kabul oranı %79 olarak hesaplanmıştır.

Abstract:
Vocal folds disorders such as vocal nodules, vocal polyps and laryngitis may cause
hoarseness, breathing and swallowing difficulties due to vocal fold malfunction.
Diagnosis of vocal folds disorders is based on examining structural defect of the vocal
folds and vocal fold vibrations by medical imaging devices such as videolaryngostroboscopy
and endoscopic high-speed cameras. However clinical diagnosis of
vocal folds disorders is prone to error because of their visual similarity. In such cases,
surgical procedure may help the physicians make a more accurate diagnosis.
Recent medical researchers reported that vocal fold anomalies affect the anatomic
structure of blood vessels. Researchers noted that since the blood vessels patterns
vary with the types of vocal fold disorders, they can be used as a diagnostic tool.
However there is no reported study in literature that evaluates the vessel structures
on vocal folds by image processing and pattern recognition methods.
In this paper, we design and implement a novel system that can aid diagnosis of
laryngeal disorders exploiting alignment of blood vessels and structural defects of
vocal folds on color vocal fold images acquired by direct-micro laryngoscopy and videolaryngostroboscopy.
We first detected the vocal folds on video-laryngostroboscopy images by using
Histogram of Oriented Gradients (HOG) Descriptors. Then glottal area is segmented by
region growing algorithm. Evaluation of vocal fold edge features is done by analyzing
the vocal fold edge contour to measure the location, shape and size of the vocal fold
pathologies. To extract the vessel features we first perform initial vessel segmentation
by a region growing process. Then vessel centerlines are obtained by executing false
vessel elimination and vessel linking steps. At the last step we categorized vocal folds
by using vascular features and shape features of vocal folds.
In this study two different classification tasks namely, cyst and nodule classification
and healthy, nodule, polyp, sulcus vocalis and laryngitis classification are discussed.
Vocal fold vessel features are evaluated for cyst and nodule classification. We used
Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN) and Random Forest (RF)
classifiers and evaluated their results. We achieved an average success rate of 75% by
using SVM. We exploit vascular structure and shape features of vocal folds for healthy,
nodule, polyp, sulcus vocalis and laryngitis classification. We propose binary decision
tree architecture for classification and achieved an average success rate of %79.