ISSN: 1304-7191 | E-ISSN: 1304-7205
Bone Tumor Segmentation from CT Images
1
Sigma J Eng Nat Sci 2016; 7(): 173-180
Full Text PDF (Turkish)

Abstract

Computer Aided Diagnosis (CAD) is one of the important topics of radiology and medical image processing. CAD systems brings second opinion to physicians by using algorithms and related software for diagnosis and treatments. In this study, an automatic and semi-automatic bone tumor extraction methods have been proposed. Bone tumors have been extracted from CT images. Proposed study consists of five steps which are; (i) pre-processing, (ii) segmentation, (iii) morphologic filtering, (iv) 3D modelling, (v) analysis and interpretation. MATLAB platform and 3D-Doctor software have been used for 2D and 3D processing respectively. This study has been realized by using retrospective nine CT data (male-female). Obtained results have been validated with clinical findings of radiology and orthopedic experts. Accuracy assessment of the study has been done by ROC curve.
As a result of the study, it has been observed that besides increasing accuracy of diagnosis, CAD systems are capable to prevent misdiagnosis due to heavy working conditions and lack of concentration of physicians. Distinguish between bone tumors and tissues which resembling bone tumors is quite difficult. Therefore, it is thought that, proposed methods in this study can contribute other studies for diagnosis and treatment purposes, especially for cancerous lesions.


CT Görüntülerinden Kemik Tümörlerinin Çıkartılması
1Yıldız Teknik Üniversitesi, İnşaat Fakültesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Esenler, İSTANBUL
Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences 2016; (7): 173-180

Bilgisayar destekli tanı (BDT/CAD) sistemleri radyoloji ve görüntü işlemenin önemli konularından birisidir. CAD, yazılım algoritmalarını kullanarak tıbbi görüntülerden tanı ve hekim yorumlarına destek ikincil görüş sunan sistem bütünüdür. Çalışmada, Bilgisayarlı Tomografi (BT) görüntüleri kullanılarak görüntü işleme yardımıyla kesitlerden, otomatik ve yarı-otomatik olarak tümörlerin çıkartılması amaçlanmıştır. Bu tez çalışması beş aşamadan oluşmaktadır. Bunlar; (i) ön görüntü işleme, (ii) bölütleme, (iii) morfolojik adımlar, (iv) 3B modelleme, (v) yorumlama ve analiz aşamalarıdır. 2B yaklaşım Matlab ortamında ve 3B yaklaşım 3D-Doctor programı kullanılarak uygulama yapılmıştır.
Dokuz adet hastanın (kadın-erkek) ayak BT görüntüleri kullanılarak çalışma yapılmıştır. Üretilen uygulama sonuçları ile ortopedist ve radyologa ait klinik bulgu raporu karşılaştırılmıştır. Analizler ROC eğrisi ile hesaplanmıştır. CAD sistemlerin kullanımı ile tanı doğruluğunun artırılabildiğini, hekimin iş yükünün azaltılabildiğini, aşırı iş yükü veya yorgunluktan kaynaklanan yanlış tanıların önlenebildiği gözlemlenmiştir. Kemiğin yapısı dolayısı ile kemik tümörü ve tümöre benzeyen dokuların ayırt edilmesi bazı durumlarda oldukça zordur. Dolayısıyla sunulan çalışmanın tanı ve tedavilerde özellikle kanserli dokular için altlık oluşturabileceği düşünülmektedir.