Meme manyetik rezonans görüntülemede (MRG) lezyon sınırlarının ve alanının tespit edilmesi

Abstract

Kanser Araştırmaları Dünya Sağlık Örgütü Uluslararası Ajansı'nın elde ettiği verilere göre, meme kanseri tüm dünyada kadınlarda en yaygın kanser türüdür ve kadınlarda görülen tüm kanserlerin yaklaşık %30'u meme kanseridir. Türkiye'de ise T.C. Sağlık Bakanlığı, Türkiye Kanser İstatistikleri verisine göre kadınlarda en sık görülen kanser olan meme kanseri, her 4 kadından birinde görülmeye devam etmektedir. Bu tezde, meme kanserinin teşhisinde yaygın olarak kullanılan modalitelerden biri olan MRG sisteminden elde edilen görüntüler kullanılarak memede oluşan lezyonların sınırlarının belirlenmesi ve lezyon alanının hesaplanmasına yönelik bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen bu sistem, radyologlara büyük kolaylıklar sağlayan ve birçok değiştirilebilir seçenekler sunan bir ara yüz üzerinden tasarlanmıştır. Lezyon sınırlarının belirlenmesi ve alanının optimum şekilde hesaplanması için tezde dört farklı yöntemden yararlanılmaktadır. Bu yöntemler, eşikleme tabanlı (Otsu eşikleme yöntemi), bulanık mantık tabanlı (bulanık c-ortalama (Fuzzy c-means, FCM)), bölge büyütme tabanlı (Region Growing, RG) ve kümeleme tabanlı (k-ortalama (k-means)) segmentasyon yöntemleridir. Otsu, FCM ve RG yöntemleri tek kanallı gri-seviye bölütleme yöntemleridir. k-ortalama yöntemi ise, üç-kanallı renkli görüntüde doğrudan kullanılabilen bir bölütleme yöntemidir. Segmentasyon adımdan sonra, lezyon alanının hesaplanması için bit-dörtlüsü (bit-quad) yöntemi uygulanmıştır. Bu aşamalar gerçekleştirildikten sonra geliştirilebilir bir hastane otomasyon sistemi tasarlanmıştır. Tezde, kullanılan segmentasyon yöntemleri için bazı önemli değerlendirmeler yapılmıştır. Otsu eşikleme yöntemi hızlı bir yöntemdir. Bu yöntem görsel olarak farklı seçenekler sunarak uzmana meme lezyonlarını birçok yönden inceleme imkânı sağlamaktadır. Diğer yöntemlerle kıyaslandığında FCM yöntemi hız bakımından biraz yavaştır ancak FCM ile bölütlenmiş görüntüde lezyonun alanı belirgin hale gelmektedir. k-Ortalama yöntemi segmentasyon işlemini üç kanalda yapmasına rağmen performansı oldukça hızlıdır. Bu yöntem de Otsu eşikleme yöntemi gibi orijinal görüntüyü birçok farklı açıdan inceleme imkânı sağlamaktadır. Son olarak, RG yöntemi performans hızı bakımından en hızlı segmentasyon cevabı veren yöntemdir. Bu yöntemle elde edilen segmentasyon görüntülerinde lezyon sınırları ve lezyon alanı daha belirgin hale gelmektedir.

According to data of the International Agency for Research on Cancer of World Health Organization, breast cancer is the most common cancer type among the women worldwide and about 30% percentage of all cancers that is appeared in women is breast cancer. In Turkey, the Ministry of Health of the Republic of Turkey, according to Turkey Cancer Statistics' data: breast cancer which is the most frequent cancer continues to be seen in every 4 females. In this thesis, we have developed a system for determining the boundaries of the lesions which come into existence in the breast and calculating the lesion area by using images obtained from the MRI system, which is one of the modalities widely used in diagnosis of the breast cancer. The developed system is designed with an interface that provides great convenience to the radiologists and offers many interchangeable options. In order to determine the boundary of the lesion and to calculate the area optimally, in this thesis four different methods are utilized. These methods are thresholding based (Otsu thresholding method), fuzzy logic based (fuzzy c- means, FCM), region growing based (Region Growing, RG) and cluster-based (k-means) segmentation methods. The Otsu, FCM and RG methods are single-channel gray-level segmentation methods. In case, the k-means method is a method of segmentation that can be used directly in a three-channel color image. After the segmentation step, a bit-quad method is applied to calculate the lesion area. After these stages are implemented, a developable hospital automation system is designed. In the thesis, some crucial evaluations are performed for segmentation methods which are used in the automation system. Otsu thresholding method is a fast method. This method provides opportunity to the specialists for examining the breast lesions in many aspects by providing visually different options. When compared with the other methods, the FCM method is a bit slower in terms of speed but in the image segmented with FCM the area of lesion becomes explicit. Although the k-means method performs segmentation process in three channels, its performance is very fast. This method also produces segmentation results that provides to examine original image in many different aspects as Otsu thresholding method. Finally, the RG method gives fastest segmentation response in terms of performance speed. The obtained segmentation images with this method, the lesion boundaries and lesion area becomes more explicit.