Akciğer kanseri olan hastaların bilgisayarlı tomografi görüntülerinin görüntü işleme yöntemleri ile bölütlenmesi
Segmentation of computed tomography images of lung cancer patients with image processing methods
Yazar: MERVE ERKOÇ
Danışman: PROF. DR. SEMRA İÇER
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Akciğer neoplazmları = Lung neoplasms ; Bilgisayarlı tomografi = Computed tomography ; Bölütleme = Segmentation ; Görüntü işleme = Image processing ; Havza yönetimi = Basin management

Özet:
Bu çalışmada akciğer kanseri hastalarının bilgisayarlı tomografi görüntülerinden tümör bölgesinin pratik ve doğru bir şekilde bölütlenmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç için iki farklı yöntem kullanılmıştır. Birinci yöntem bölge tabanlı yöntemlerden işaretçi kontrollü havza bölütleme yöntemi diğeri ise derin öğrenme yöntemlerinden U-Net yöntemi seçilerek bölütleme sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu yöntemler ile dört farklı veri setinden altmış görüntü kullanılarak tümör bölütlemesi yapılmıştır. Bölütleme başarısı temel gerçek görüntülere olan benzerlik oranları açısından Jaccard indeks yöntemiyle incelenmiştir. İşaretçi kontrollü havza yöntemi için RIDER akciğer CT veri seti için ortalama 0.8231, Lung1 veri seti için ortalama 0.8365, Lung3 veri seti ortalama 0.8578, ve LIDC-IDRI veri seti için ortalama 0.8641 Jaccard indeks değerleri elde edilmiştir. U-Net yönteminde kırk görüntü eğitim için kullanılmıştır. On altı görüntü doğrulama için kullanılmıştır. Test ettiğimiz dört görüntü için Jaccard indeks değeri ortalama 0.8382 elde edilmiştir.
Akciğer tümörünün pratik ve başarılı bir şekilde bölütlenmesi konusunda mevcut çalışmamız başarılı bölütleme açısından ümit verici olmuştur. Akciğer tümörünün pratik ve başarılı bölütlenmesi hekimlere kolaylık sağlamasının yanı sıra tedavi süreçlerinin takibi açısından da faydalar sağlayacaktır. 

Anahtar Kelimeler: Akciğer Kanseri, Görüntü İşleme, Bilgisayarlı Tomografi, İşaretçi Kontrollü Havza Yöntemi, U-Net, Jaccard Indeks

Abstract:
In this study, it is aimed to segment the tumor area practically and accurately from computed tomography images of lung cancer patients. Two different methods were used for this purpose. It was compared segmentation results by choosing the first method, the marker-controlled watershed segmentation method, the other region-based methods and the U-Net method, another deep learning methods. Tumor segmentation was performed using sixty images from four different data sets with these methods. Segmentation success was analyzed with the Jaccard index method in terms of similarity rates to the ground truth images. The index was attained as average 0.8231 for the RIDER lung CT dataset, 0.8365 for the lung1 dataset, 0.8578 for the lung3 dataset and 0.8641 for the LIDC-IDRI dataset. Forty images were used to training in the U-Net method. Sixteen images were used for validation. The average Jaccard index value of 0.8382 was attained for the four images we tested. 
Our current study on the practical and successful segmentation of lung tumor has been promising in the way of successful segmentation. Practical and successful segmentation of the lung tumor will not only provide convenience to doctor, but will also provide benefit in the way of observing the treatment processes.

Keywords: Lung Cancer, Image Processing, The Computed Tomography, Marker Controlled Watershed Segmentation, U-Net, Jaccard Indeks