Difüz Optik Tomografi Sisteminde Görüntü İşleme Uygulamalarının Test Edilmesi

Year 2021, , 1 - 16, 27.05.2021

Yiğit Ali Üncü , Gençay Sevim , Murat Canpolat

https://doi.org/10.29233/sdufeffd.825542

Cited By: 2

Abstract

Sürekli Dalga Difüz Optik Tomografi (Continuous Wave Diffuse Optical Tomography, CWDOT) sistemi tıp alanında kullanılan görüntüleme sistemlerinden biridir. Bu çalışmanın amacı, CWDOT sistemi ile oluşturulan üç boyutlu (3B) meme fantomu görüntülerine farklı görüntü işleme yöntemlerini 3B olarak uygulamak ve en uygun görüntü işleme yöntemini belirlemektir. Meme fantomu intralipid, su ve Indosiyanin yeşili (ICG) karışımında yapıldı, tümörü temsil etmesi için karışımın içine inklüzyonlar konuldu. Bu çalışmada, görüntü işleme algoritmalarında uzaysal filtrelerden (spatial filter); Ortalama, Gauss, Laplas, Laplasyen Gauss filtreleme yöntemleri uygulandı. Daha sonra, en yakın komşu, çift doğrusal, çift kübik ve kübik spline interpolasyon yöntemleri görüntülere uygulandı. Görüntü işleme sonuçları; Tepe sinyalinin gürültüye oranı (PSNR), Ortalama hata karesi (MSE) ve Yapısal benzerlik oranı (SSIM) yöntemleri kullanılarak sayısal karşılaştırmaları yapılmıştır. Bu çalışma ile tümör benzeri yapıların meme fantomu içindeki konumlarını gerçek şekil ve boyutlarda en iyi ortaya çıkaran görüntü işleme yöntemleri belirlendi. CWDOT sistemine uygun olan görüntü işleme yöntemlerinin Gauss filtreleme ve çift kübik interpolasyon yöntemleri olduğu gösterildi.

Keywords

Difüz optik tomografi, görüntü işleme, görüntü filtreleme, görüntü interpolasyon

Thanks

Çalışma kapsamında kullanılan MATLAB programı, Akdeniz Üniversitesi, Bilgi İşlem Daire Başkanlığı tarafından sağlanan lisansa sahiptir. Bu çalışma Yiğit Ali Üncü’ nün doktora tezinden türetilmiştir.

On Testing Image Processing Applications in Diffuse Optical Tomography System

Abstract

Continuous Wave Diffuse Optical Tomography (CWDOT) system is one of the emerging medical imaging modalities. This study aims to apply different three dimensional (3D) image processing methods to breast phantom images and determine the most appropriate image processing methods in CWDOT. A breast phantom was made with a mixture of intralipid, water, and Indocyanine green (ICG). Inclusions were used to represent the tumor inside the phantoms. First, image processing methods of spatial filters such as Average, Gaussian, Laplacian, Laplacian of Gaussian (LoG) filtering methods were implemented. Then, nearest, bilinear, bicubic, and cubic spline interpolation methods were applied to the images. After the image processing using different filters and interpolation techniques, the images were evaluated numerically using the Peak signal-to-noise ratio (PSNR), Mean square error (MSE), and Structural similarity index (SSIM) methods. In this study, the most appropriate image processing algorithm was defined based on the location, shapes, and sizes of the breast phantom inclusions. Our results show that Gaussian filtering and Bicubic Interpolation are the most appropriate filtering and interpolation techniques for the images obtained from CWDOT.

Keywords

Diffuse optical tomography, image processing, image filtering, image interpolation

References

• [1] A.P. Gibson, J.C. Hebden, S.R. Arridge, “Recent advances in diffuse optical imaging,” Phys. Med. Biol., 50(4), R1-43, 2005.
• [2] D.A. Benaron, D.K. Stevenson, “Optical time-of-flight and absorbance imaging of biologic media,” Science, 259(5100), 1463-1466, 1993.
• [3] D.A. Benaron, S.R. Hintz, A. Villringer, D. Boas, A. Kleinschmidt, J. Frahm, C. Hirth, H. Obrig, J.C. van Houten, E.L. Kermit, W.F. Cheong, D. Stevenson, “Noninvasive functional imaging of human brain using light,” J. Cerebr. Blood F. Met., 20(3), 469-477, 2000.
• [4] B.W. Pogue, M.S. Patterson, “Frequency-domain optical absorption spectroscopy of finite tissue volumes using diffusion theory,” Phys. Med. Biol., 39(7), 1157-1180, 1994.
• [5] B. Chance, M. Cope, E. Gratton, N. Ramanujam, B. Tromberg, “Phase measurement of light absorption and scatter in human tissue,” Rev. Sci. Instrum., 69(10), 3457-3481, 1998.
• [6] A. M. Siegel, J. J. A. Marota, D. A. Boas, “Design and evaluation of a continuous-wave diffuse optical tomography system.,” Opt Express., 4(8), 287-298, 1999.
• [7] R. J. Gaudette, D. H. Brooks, C. A. DiMarzio, M. E. Kilmer, E. L. Miller, T. Gaudette, D.A. Boas, "A comparison study of linear reconstruction techniques for diffuse optical tomographic imaging of absorption coefficient," Phys. Med. Biol., 45(4), 1051-1070, 2000.
• [8] R.C. Gonzalez, and R. E. Woods, Digital Image Processing. 3rd ed. USA: Prentice-Hall, Inc., 2006, pp. 104-198.
• [9] W. K. Pratt, Digital Image Processing. PIKS Inside. 3rd. ed. USA: John Wiley & Sons, Inc., 2001, pp. 211-233.
• [10] Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, E.P. Simoncelli, “Image quality assessment: from error visibility to structural similarity,” IEEE T Image Process., 13(4), 600-612, 2004.
• [11] H. O. Kazanci, T. Mercan, and M. Canpolat, “Design and evaluation of a reflectance diffuse optical tomography system,” Opt. Quant. Electron., 47(2), 257-265, 2015.
• [12] S. Prahl. (2016, May 6). [Online]. Available: https://omlc.org/spectra/
• [13] M. Sagawa, Y. Miyoseta, Y. Hayakawa, A. Honda, “Comparison of two-and three-dimensional filtering methods to improve image quality in multiplanar reconstruction of cone-beam computed tomography,” Oral Radiol., 25(2), 154-158, 2009.
• [14] Y. A. Üncü, T. Mercan, G. Sevim, M. Canpolat, “A new approach to image processing in diffuse optical tomography and 3-D image”, 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), Antalya, 2017, pp. 1-4.
• [15] Y. A. Üncü, T. Mercan, G. Sevim, M. Canpolat, “Interpolation applications in diffuse optical tomography system,” 21st National Biomedical Engineering Meeting (BIYOMUT), Istanbul, 2017, pp. 1-4.
• [16] X. H. Zhang, R. L. Ning, D. Yang, “Cone beam breast CT noise reduction using 3D adaptive Gaussian filtering,” J. X-Ray Sci. Technol., 17(4), 319-333, 2009.
• [17] T. Mercan, G. Sevim, Y. A. Üncü, S. Uslu, H. Ö. Kazanci, M. Canpolat, “The comparison of reconstruction algorithms for diffuse optical tomography,” Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Fen Dergisi, 14(2), 285-295, 2019.
• [18] R. Roy, M. Pal, T. Gulati, “Zooming digital images using interpolation techniques,” Int. J. Innov. Technol. Manag., 2(4), 34-45, 2013.
• [19] V. Siddharth, S. H. Saeed, H. Dua, “Image standardisation using interpolation,” International Journal of Enhanced Research in Science Technology & Engineering (IJERSTE), 4(4), 272-278, 2015.