Nörodegeneratif hastalıkların teşhisinde veya tedavi sürecinde beyin dokularındaki değişim, kapladığı alan, oluşmuş ise lezyonların sayısı, konumu ve büyüklüğü gibi bilgilere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaçla, kafatası, beyin dokuları ve lezyonlar tıbbi görüntülerden elcil yöntemle bölütlenmekte; bu yapıların kenarlarına, lezyonların sayı ve büyüklük değerlerine kişisel olarak karar verilmektedir. Görüntülerin görsel olarak incelenip analiz edilmesi, doktorlar için zaman alıcı, yorucu ve dikkat gerektiren bir işlemdir. Bununla birlikte, görüntüleme tekniğinden kaynaklanan gürültü ve görüntüdeki gri seviye değişimlerinin düşük olması, bu görsel analizi ve elcil yöntemle görüntü bölütlemeyi daha da zorlaştırmaktadır. Bu durum, kişisel değerlendirme sonuçlarını etkilemekte, farklı doktorların aynı görüntüde farklı kararlar vermesine, hatta aynı doktorun aynı görüntü üzerinde, farklı zamanlarda farklı kararlar vermesine sebep olabilmektedir. Bu nedenle, bu çalışmada, kafa görüntülerinden kafatası, beyin dokusu ve lezyon bölütlemesini otomatik olarak gerçekleştiren bir bilgisayar destekli yaklaşım önerilmektedir. Önerilen bütünleşik yaklaşımda, manyetik rezonans görüntüleri kullanılmış olup, kafatası ve doku bölütlemesi Gauss Karma Modele dayalı olarak olasılıksal bir yöntem ile sağlanırken, lezyon bölütlemesi düzey kümesine dayalı kararsal bir yöntem ile gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen yazılım sayesinde, lezyon bölütleme başarıyla (maksimum simetrik yüzey uzaklığı 5.76±3.24 mm) gerçekleştirilebilmektedir.
Doku bölütlemesi Kafa MR görüntüsü; Kafatası bölütlemesi; Kararsal yaklaşım; Olasılıksal yaklaşım; Lezyon bölütlemesi
Journal Section | Articles |
---|---|
Authors | |
Publication Date | April 16, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 22 Issue: 1 |
e-ISSN :1308-6529
Linking ISSN (ISSN-L): 1300-7688
All published articles in the journal can be accessed free of charge and are open access under the Creative Commons CC BY-NC (Attribution-NonCommercial) license. All authors and other journal users are deemed to have accepted this situation. Click here to access detailed information about the CC BY-NC license.