C-means kümeleme algoritması ile kolposkopik görüntülerde anomali analizi
Anomaly analysis in colposcopic images by using C-means clustering algorithm
Yazar: KAMİL BÜYÜK
Danışman: DOÇ. DR. BÜLENT BAYRAM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering ; Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Rahim ağzı kanseri kadınlar arasında üçüncü, cinsiyet ayrımı olmaksızın en çok görülen yedinci kanser türüdür. Rahim ağzı kanseri için erken teşhis, tedavinin başarılı olmasında en önemli faktör olup, erken teşhis sonucunda hastanın iyileşme ihtimali önemli ölçüde artmaktadır.Rahim ağzı kanseri belirtileri çok belirgin değildir ve serviksin kanser öncüsü değişikliklerinin herhangi bir bulgusu yoktur. Bu durum, hekimlerin tanı koymasını, dolayısıyla erken teşhisi zorlaştırmaktadır.Günümüzde rahim ağzı kanserine tanı ilk aşamada jinekolojik muayene daha sonra ultrasonografik muayene, manyetik rezonans (MR) - bilgisayarlı tomografi (BT) gibi detaylı görüntüleme yöntemleri ve son olarak biyopsi ile tanı koyulmaktadır. Ayrıca kanser belirtileri ortaya çıkmadan önce simir testi (Pap-smear) ile erken teşhis yapılabilmektedir.Görüntü işleme teknikleri, medikal görüntülerde insan gözünün ayırt edemediği ve yorumlayamadığı detayları ortaya çıkarabilmektedir. Rahim ağzı kanseri gibi erken teşhisin güç olduğu kanser türlerinde görüntü işleme tekniklerinin kullanılması hekimlerin daha kolay bir şekilde tanı koymasına olanak sağlamaktadır.Rahim ağzı kanseri görüntülerinde daha temiz bir görüntü alınabilmesi için yapılan bazı işlemler ve akabinde oluşan parlama, bulanıklık, odak uzaklığının iyi ayarlanmaması gibi nedenlerden ötürü görüntü işleme tekniklerinin verimliliği ve doğruluğu düşmektedir.Sunulan tez çalışmasında, Griscope Kolposkopi cihazıyla elde edilmiş 15 adet CIN-3 (yüksek derecede anormal servis hücreleri) rahim ağzı kanseri görüntülerinin bölütleme öncesi bazı süreçlerden geçirilerek, görüntü kalitesinin arttırılması ve yeni oluşan görüntüler üzerinde bölütleme teknikleri uygulanarak hekime bölütleme sayesinde daha kesin tanı koymasına yardımcı olacak bilgiler sunmayı hedeflemektedir. Bu amaç doğrultusunda ilk olarak görüntüler üzerinde Operatör Doktor Nurcan Armağan'ın işaretlemiş olduğu lezyonlu bölgeler referans alınmıştır. Ardından uygulamanın eriştiği sonuçlar ile kıyas edilerek çalışmanın doğruluğuna erişilmiştir.Sunulan çalışmada geliştirilmiş yazılımın ve yöntemin ortamala yüzde ellidört doğrulukla lezyonlu bölgeyi yakaladığı, görüntüye giren ve dokuyu temsil etmeyen tıbbi cihazların değerlendirmeye girdiği dolayısıyla bu yöntemin doğruluğunu düşürdüğü görülmüştür. Çalışma dahilinde tasarlanan yöntem için özel olarak alınacak kolposkopik görüntülerin doğruluğunun çok daha yüksek olacağı aşikardır.Ülkemizdeki hekim başına düşen hasta sayısı göz önünde bulundurulduğunda, kanser sürecinin erken yakalanabilmesi ve tanı koyması konusunda hekimlere yardımcı olunması hedeflenmiştir. Bu hedef doğrultusunda, çalışmanın amacı her yıl yarım milyon rahim ağzı kanseri vakasının erken teşhisine yönelik, hekimlere tanı kolaylığı sağlamak için sayısal görüntü algoritması geliştirmek, yapılan testlerin sonuçlarını ve çalışmanın doğruluğunu sunmaktır.

Abstract:
Cervical cancer is the third most common type of cancer in women, and seventh most common cancer in total worldwide. Early detection for cervical cancer is the most important process, and it increases the possibility to recover dramatically.Uterine cervical cancer symptoms are not obvious in the early stages and there are no traces of precancerous changes. So this situation makes it even more difficult to diagnose and early detection for a doctor.Today, cervix cancer diagnosis is firstly made by gynecological treatment, afterwards ultrasonographical treatment, screening systems such as MR and BT and finally biopsy. Pap smear tests are also applied for early detections before cancer symptoms are visible.Image processing tecniques provide details and mathematical calculation in images which cannot be detected or analyzed by human eyes. Image processing techniques in such cancer types like cervical cancer which are not obvious in the early stages help doctors to diagnose with ease.Some pre-processes that are applied to cervix itself to have a clear image, and the effects of it afterwards causes glare, blur or poor focus changes the results and accuracy of image processing tecniques.In this study, it is aimed to enhance the quality of images which has CIN-3 (high degree abnormal cervix cells) images taken through Griscope Colposcopy by using filters and methods before using image segmentation algorithms, and providing valuable information, which can not be detected by human eyes in most cases, to doctors by the help of selected image segmentation methods. Operator Doctor Nurcan Armağan's marks have been taken on original colposcopy images to define the reference result of the study. The accuracy of the study has been reached by comparing the study results to these reference results.In the presented study, the accuracy of the software and the method to diagnose the ares with lesion is %54. However, it is also understood that the irrelative parts in the images such as medical devices that takes place in images, decrease the accuracy of study dramatically. It is obvious that collecting clear colposcopic images would increase the accuracy of the method and the software.Taking into consideration of patient per doctor in our country, it is aimed to detect the process of cervical cancer on time and to help doctors to diagnose before it is too late for a patient. These difficulties in cervical cancer has led the purpose of this study to develop a digital image processing algorithm, sharing the results of tests have done and the accuracy of the study for half million new cases of uterine cervical cancer.