Otsu ve Rocchio Metotlarıyla Beyin Tümörü Tespiti
Brain Tumour Detection with Otsu and Rocchio Methods
Yazar: Aşlıyan, Rıfat
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 43, 2022
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Beyin Tümörü Bölütleme,Tıbbi Görüntüleme,Beyin MR Görüntüsü,Otsu Metodu,Rocchio Metodu ; Beyin Tümörü Bölütleme,Tıbbi Görüntüleme,Beyin MR Görüntüsü,Otsu Metodu,Rocchio Metodu

Beynimiz, kafatası içinde bulunan ve merkezi sinir sisteminin en karmaşık organıdır. En karmaşık organımız olan beynimiz vücudumuzun tüm fonksiyonlarını kontrol eder. Beyin tümörleri, beyindeki hücrelerin kontrolsüz bir şekilde büyümesiyle ortaya çıkar. Beyin tümörlerini erken teşhis etmek genellikle daha fazla tedavi imkanı sağlar. Beyin tümörlerinin teşhisinde en çok manyetik rezonans görüntülemeden yararlanılır. Bu çalışmada, Otsu ve Rocchio metotları kullanılarak bölütleme sistemleri geliştirildi. Beyin MR görüntüsünü girdi olarak alan, kafatası ayırma, ön-işleme, segmentasyon ve art-işleme işlemlerini gerçekleştiren sistemler tasarlandı ve uygulandı. Ön-işlemeden önce, kafatası bölgesi beyin MR görüntü veri setindeki görüntülerden çıkarılır. Ön-işlemede çeşitli filtreleme ve morfolojik tekniklerle beyin görüntülerinin kalitesi artırılır ve görüntülerin gürültüsü ortadan kaldırılır. Bölütlemede ise Otsu metodu ile eşik değerlerinin belirlenmesi ile beyindeki tümörlü bölge tespit edilir. Art-işlemede, beyin tümörü veri setinin eğitim veri seti kullanılarak Rocchio sınıflandırıcı metodu eğitilir ve belirlenen tümörlü bölgelerin en uygun olanı bulunur. Böylece en doğru tümörlü bölge tespit edilerek optimize edilmiş olur. Test safhasında, sistemlerin başarılarını değerlendirmek amacıyla doğruluk, kesinlik ve seçicilik metrikleriyle sistemlerin başarıları karşılaştırılmıştır. Art-işleme sonucunda başarının önemli ölçüde arttığı görülmüştür.

Our brain is the most complicated organ of the central nervous system, located inside the skull. Our most complex organ, our brain, controls all the functions of our body. Brain tumours occur when cells in the brain grow uncontrollably. Detecting brain tumours early usually provides more treatment opportunities. Magnetic resonance imaging is mostly used in the diagnosis of brain tumours. In this study, segmentation systems were developed using Otsu and Rocchio methods. Systems that take brain MR images as input and perform skull separation, pre-processing, segmentation and post-processing have been designed and implemented. Before pre-processing, the skull region is extracted from the images in the brain MR image dataset. In pre-processing, the quality of brain images is improved and the noise of the images is eliminated by various filtering and morphological techniques. In segmentation, the tumour region in the brain is determined by detecting the threshold values with the Otsu method. In post-processing, the Rocchio classifier method is trained using the training dataset of the brain tumour dataset and the most suitable one of the determined tumour regions is found. Thus, the most accurate tumour region is detected and optimized. In the test phase, the success of the systems was compared with the accuracy, precision and selectivity metrics to evaluate the success of the systems. As a result of post-processing, it was observed that success of the system is increased significantly.