Bilgisayarlı tomografi perfüzyon haritaları kullanılarak, akut inme şüphesi taşıyan hasta görüntülerinde, kurtarılabilir ve kurtarılamaz doku bölgelerinin belirlenmesi
An automated method for penumbra and infarct isolation in potential stroke patients' x-ray computed tomography studies by using perfusion maps
Yazar: TOLGA İNAL
Danışman: PROF. DR. ZİYA TELATAR
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bilgisayarlı tomografi perfüzyon görüntülemesi, yüksek hızda görüntülerin alınmasına olanak vermesi ve kontrast madde ile belirginleştirilmiş beyin kan hacminin incelenmesini sağlaması sebepleri ile akut inme tanısında kullanılan en önemli yöntemlerden biridir. Beyin parankim kan akışındaki patolojik azalma sonucu oluşan iskemi ve ödem ile parankim dokuda oluşan düşük yoğunluktaki alanlar arasındaki ilişkinin anlaşılması, erken dönemde akut inme araştırmalarında tercih edilen görüntüleme yöntemi olmasını sağlamıştır. Tanıya giden yolda beyin üzerinde iskemik bölgelerin doğrulukla işaretlenmesi karar verilecek tedavi yöntemi konusunda hekimlere yardımcı olmaktadır. 
Tez çalışmasında, akut inme şüphesi taşıyan ve perfüzyon görüntüleri alınmış hasta görüntülerinde, canlılığını yitirmiş (infarkt) ve henüz canlılığını yitirmemiş doku (penumbra) bölgelerini, perfüzyon haritalarını kullanarak doğrulukla belirleyebilecek algoritmalar araştırılmış ve bu bölgeleri, kan akışı, kan hacmi ve ortalama süre haritalarından çıkarılan bilgiler ile otomatik olarak işaretleyen bir algoritma geliştirilmiştir. Kanlanma haritalarının elde edilmesinde kullanılan blok döngüsel tekil değer ayrıştırma algoritmalarının gürültü hassas algoritmaları olması nedeniyle bu işlem öncesinde perfüzyon serilerine uygulanabilecek gürültü adaptif iki farklı gürültü süzme algoritması geliştirilmiş ve algoritmaların kanlanma haritaları üzerindeki pozitif etkisi hekim değerlendirme çalışması ile doğrulanmıştır. Geliştirilen algoritmalar ile hastaya uygulanacak tedavinin seçilmesi konusunda hekimlere rehberlik edebilecek bir yöntemin gerçekleştirilmesi hedeflenmiştir.
Bulgulara göre; geliştirilen her iki gürültü adaptif süzgeç algoritmaları kullanıldıktan sonra elde edilen kanlanma haritaları hekimler tarafından, bu tip bir süzgeç kullanılmadan elde edilen haritalara göre daha tanısal bulunmuş ve artan sensitivite değerleri bu sonucu desteklemiştir. Bilateral süzgeç ile geliştirilen süzgeç algoritması için ayrıca deneye dayalı olarak süzgeç parametre aralıkları belirlenmiş ve görüntülere uygulanarak görüntü kalite metrikleri ile yapılan değerlendirmeler ile sonuçlar doğrulanmıştır. Geliştirilen bölütleme algoritması ile akut inme geçirmiş hasta görüntüleri üzerinde infarkt bölgeleri doğrulukla işaretlenmiştir. Bu algoritmada çeşitli yanlış pozitif değerler gözlense de oranları oldukça düşüktür. Literatürde ve ticari bölütleme algoritmalarında yaygın olarak kullanılan hekimin infarkt ve penumbra işaretlenmesine kriter olan eşik değerleri kendisinin belirlemesi şeklindedir. Beynin kanlanmasının hastasının yaşı, damar yapısı ve kardiyolojik durumu ile çok ilgisi olması sebebiyle, kanlanma haritaları için hastanın durumundan bağımsız bir şekilde eşik değer belirlenmesi kimi durumlarda yanlış pozitif değerlendirilmelerine yol açabilmektedir. Geliştirilen bölütleme algoritması, literatürde ve ticari ürünlerde kabul görmüş algoritmalardan farklı olarak kanlanma haritaları üzerindeki bilgiyi kullanarak infarkt bölgelerini işaretlemek için eşik değerlerini kendi belirlemektedir.

Abstract:
Perfusion imaging with computed tomography, with its high speed image acquisition and contrast enhancement of blood pool of the brain capabilities became one of the most important method for acute stroke syndrome diagnosis. During a pathological decrease in blood flow, with helping physicians to understand the relationship between the ischemic and infarct regions of the brain, computed tomography perfusion became the most preferred method for early stage stroke syndrome.  In the pathway to diagnosis, marking the ischemic regions with accuracy helps physicians to choose the right treatment method.
The aim of this PhD thesis is to research an accurate algorithm to mark infarct and penumbra regions of the brain on acute stroke syndrome patient images and develop an automated method which uses information gathered from cerebral blood flow, blood volume and mean transit time maps of the brain. Due to noise sensitivity of block circulant singular decomposition based perfusion map generation algorithms, two different noise adaptive noise reduction algorithms are developed and their positive impact on final perfusion maps are verified with an observer study. With developed algorithms a guidance method for physicians in the diagnostic process is targeted. 
The results showed that, the maps produced from developed noise adaptive noise suppression algorithms found to be more diagnostic than the none used maps by physicians. This result is verified with enhanced sensitivity results. Also with an empirical method, filter parameter interval for bilateral filter is determined and this interval is verified with image quality metrics. Developed segmentation algorithm succeeded to mark infarct regions of the brain with high accuracy. Some false positive results were observed with low percentage. The well-established infarct and penumbra segmentation algorithms in both literature and commercial products are based on physicians threshold selection criteria for each perfusion maps. The perfusion of the brain is effected by many factors like patients' age, vessel structure and cardio logical status which may end up misleading perfusion maps including false positive diagnosis with a global threshold selection. The developed segmentation algorithm differs from the well-established algorithms by automatic selection of thresholds from each perfusion map by using the information from map itself to segment infarct regions.