Küçük hücreli dışı akciğer kanserli hastaların PET ve BT görüntülerinin birleştirilmesi ve analizi
Fusion and analysis of PET and CT images of patients with non-small cell lung cancer
Yazar: OĞUZHAN AYYILDIZ
Danışman: DOÇ. BÜLENT YILMAZ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering

Özet:
Akciğer kanseri en çok ölümle sonuçlanan kanser türüdür. Küçük hücreli dışı akciğer kanseri (KHDAK) akciğer kanserinin %85'ini oluşturur. KHDAK teşhisinde kullanılan PET/BT görüntüleme, tek seansta fonksiyonel ve morfolojik görüntüleme imkânı sağlar. Son yıllarda, PET görüntülerinden çıkarılan ve tümör heterojenitesini yansıtan doku özelliklerinin tümörün kantitatif olarak değerlendirilmesinde yardımcı ve tamamlayıcı rol oynadığı gösterilmiştir.Bu analizler sadece PET görüntüleri üzerinde gerçekleştirilirken, birleştirilmişPET ve BT görüntülerinde çok sınırlı sayıda kalmıştır. 
Bu tez çalışmasında, KHDAK'li 67 hastadan alınan metabolik aktivitenin en yüksek olduğu PET kesitiyle bu kesite karşılık gelen BT kesiti çakıştırma ve birleştirme süreçlerinde kullanılmak üzere seçildi. Bu kesitlerdepiksel tabanlı çakıştırma yöntemi uygulandı. Görüntüleri birleştirmek için temel bileşen analizi(TBA) ve ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) kullanıldı. Birleştirme performansları uzaysal frekans (UF), karşılıklı bilgi (KB) ve birleştirme simetrisi (BS) gibi objektif ölçütlerle ve tecrübeli bir nükleer tıp uzmanı tarafından değerlendirildi. ADD ile birleştirmetüm ölçütlerde daha başarılı bulundu. Daha sonra, aktif kontür bölütleme yöntemi uygulanarak TBA ve ADD ile birleştirilmiş görüntülerde ve sadece PET görüntülerinde tümörler bölütlendi. Ardından, ADD ve PET görüntülerinden gri seviye eş oluşum matrisi (GSEOM) yaklaşımıyla doku özellikleri çıkarılıp karşılaştırıldı. Sonuç olarak, bu çalışmada sadecePET görüntülerinden elde edilen doku özelliklerinin birleştirilmiş görüntülerden elde edilenlerden anlamlı farkının olmadığı gösterildi.

Abstract:
Lung cancer is the most common cause of cancer related death worldwide. Non-small cell lung carcinoma (NSCLC) accounts for 85% of all cases of lung cancer. Combined usage of positron emission tomography (PET) and computed tomography (CT) imaging systems permits the acquisition of functional and morphological data within a single session. Recently, texture features obtained from PET/CT images that reflect the heterogeneity of the tumor are shown to be complementary to the quantitative assessment of the tumor. The texture analysis is mostly performed on only PET images and the number of studies that deal with fused images are very few. 
In this thesis work, we used PET/CT images of 67NSCLC patients. We worked on PET slices with the maximum standard uptake value and the corresponding CT slices. The first step was to define the object boundaries and perform intensity based image registration to align the images. We applied principal component analysis (PCA) and discrete wavelet transform (DWT) to fuse registered PET and CT images. We compared fused images based on objective fusion metrics such as spatial frequency (SF), mutual information (MI), and fusion symmetry (FS). An experienced nuclear medicine expert also visually assessed the fusion performances. We found that the DWT was better than the PCA in terms of visual and objective metrics. Then, we applied active contour segmentation method to segment the tumors in PET and CT images separately and inimages fused with PCA and DWT. Next, we extracted features using the gray level co-occurrence matrix (GLCM) and compared the texture features obtained from only PET images and images fused with DWT. Finally, we found that there is no significant difference between textures features obtained from only PET and fused images.