ENDOSKOPİK GÖRÜNTÜLERİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE GÖRÜNTÜ İŞLEME TEMELLİ AKILLI BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ

Bu çalışmada, kolonoskopik video görüntülerindeki poliplerin yerlerini belirleyen, hekime yardımcı akıllı bir karar destek sistemi sunulmuştur. Sistem, dalgacık dönüşümü eş oluşum matrislerinden çıkarılan öznitelikler ile yapay sinir ağları sınıflandırıcısından oluşmaktadır. Önerilen sistem polip ve normal dokuların bulunduğu bir dizi kolonoskopik video görüntüsüne uygulanmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar özgüllük ve duyarlılık analizi ile değerlendirilmiştir. Kullanılan değerlendirme kriterince gerçekleştirilen bütün uygulamaların sonucunda ortalama % 90.2 duyarlılık ve % 88.7 özgüllük değerleri elde edilmiştir.

AN INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM BASED ON IMAGE PROCESSING FOR EVALUATING OF THE ENDOSCOPIC IMAGES

In this study, a decision support system which helps the physician to determine the location of a polyp on the colonoscopic video images is presented. The system is composed of neural network classifier and features extracted from wavelet transform co-occurrence matrices. The proposed methodology is applied to a sequence of colonoscopic video frames which have normal and abnormal formations. The application results are evaluated with respect to the sensitivity and specificity analysis. As a result of the evaluation criterion, 90.2 % sensitivity and 88.7 % specificity values are obtained by using statistical features of the wavelet transform co occurrence matrices and neural networks.

___

  • Asari, K. V. 2000. “A fast and accurate segmentation technique for the extraction of gastrointestinal lumen from endoscopic images”, Medical Engineering & Physics, Vol. 22, pp. 89-96.
  • Cohen, A., Daubechies, I. and Feauveau, J. C. 1992. Biorthogonal bases of compactly supported wavelets, Commun. Pure Appl. Math. Vol. 45, pp. 485-560.
  • Enderwick, C. and Micheli-Tzanakou, E. 1997. “Classification of mammographic tissue using shape and texture features,” Proc. 19th Annu. Int. Conf. IEEE Engineering Medicine Biology Society, pp. 810-813.
  • Esgiar, A.N., Naguib, R.N.G., Sharif, B.S., Bennett, M.K., Murray, A. 2002. “Fractal analysis in the detection of colonic cancer images”. IEEE Trans Info Technol Biomed; 6: 54-8.
  • Fortin, C. and Ohley, W. 1991. “Automatic segmentation of cardiac images: Texture mapping,” Proc. IEEE 17th Annu. Northeast Bioeng. Conf.
  • Haralick, R.M., Shanmugam, K.K., Dinstein, I. 1973. Texture features for image classification. IEEE Trans. Syst. Man Cyb. 8 (6), 610-621.
  • Houston A. G. and Premkumar, S. B. 1991. “Statistical interpretation of texture for medical applications,” presented at the Biomedical Image Processing and Three Dimensional Microscopy, San Jose, CA..
  • Internet: Tıbbi Onkoloji Derneği, http://www.medonk.org/, Erişim tarihi: 25 Haziran 2006.
  • Internet: Tip 2000. Sağlık Platformu, Kalın barsak (Kolon), rektum ve anüs kanserlrleri, http://www.tip2000.com/tedavi/kolon-rektum/kanser.htm, Erişim tarihi: 26 Haziran 2006.
  • Karkanis, S., Galousi, K. and Maroulis, D. 1999. "Classification of endoscopic images based on texture spectrum", ACAI'99, Workshop on Machine Learning in Medical Applications, Chania, Greece.
  • Karkanis, S.A., Magoulas, G.D., Iakovidis, D.K., Karras, D.A., Maroulis, D.E. 2001. "Evaluation of textural feature extraction schemes for neural network-based interpretation of regions in medical images", IEEE International Conference in Image Processing (ICIP) Proceedings, pp. 281-284, Thessaloniki, Greece.
  • Karkanis, S.A., Iakovidis, D.K., Maroulis, D.E., Karras, D.A. and Tzivras, M. D. 2003. "Computer aided tumor detection in endoscopic video using color wavelet features", IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, Vol. 7, No. 3.
  • Krishnan, S. M. Yap, C. J., Asari, K. V. and Goh, P. M. Y. 1998. “Neural network based approaches for the classification of colonoscopic images”, Proceedings of the 20th annual international conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 20: 1678- 1680.
  • Lachmann, F. and Barillot, C. 1992. “Brain tissue classification from MRI data by means of texture analysis,” in Proc. Medical Imaging VI: Image Processing, Vol. 1652. Newport Beach, CA, pp. 72-83.
  • Sujana, H., Swarnamani, S. and Suresh, S. 1996. “Artificial neural Networks for the classification of liver lesions by image texture parameters,” Ultrasound Med. Biol., Vol. 22, pp. 1177-1181.
Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi-Cover
  • ISSN: 1300-7009
  • Başlangıç: 1995
  • Yayıncı: PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ
Sayıdaki Diğer Makaleler

AISI 1030 ÇELİĞİNİN AŞINDIRICILI SU JETİ İLE KESİLMESİNDE YÜZEY PÜRÜZLÜLÜĞÜNÜN VE KESME ÖNÜ GEOMETRİSİNİN İNCELENMESİ

Adnan AKKURT

YERALTI KÖMÜR DAMARLARINDAN ÜRETİLEN METANIN KULLANIM TEKNOLOJİLERİ

Gökhan AYDIN, İzzet KARAKURT

SİMÜLASYON TEKNİĞİ İLE ELASTİK KÜTLE-YAY SALINIMINLARININ İNCELENMESİ

Zekeriya GİRGİN, Ersin DEMİR

SVPWM İNVERTERİN ÇOKLU DARBELER YÖNTEMİYLE HARMONİK ANALİZİ

Mehmet YUMURTACI, Seydi Vakkas ÜSTÜN, Seçil Varbak NEŞE

BİLEZİKLİ ASENKRON MAKİNELERDE ANLIK YÜKSEK MOMENT VE HIZ DENETİMİ İÇİN ROTOR DEVRESİNE BULANIK MANTIK TABANLI GÜÇ ENJEKSİYONU

Selami KESLER, A. Sefa AKPINAR, Ali SAYGIN

FARKLI ZEMİN ORTAMLARINA YERLEŞTİRİLEN ESNEK GÖMÜLÜ BORULARIN DÜŞEY YÜKLER ALTINDAKİ ŞEKİL DEĞİŞİMİMİN DENEYSEL VE AMPRİK YÖNTEMLERLE İNCELENMESİ

Niyazi Uğur TERZİ, Sönmez YILDIRIM

HARMONİK VE SIÇRAMA İÇEREN ELEKTRİK GÜÇ ŞEBEKESİ GERİLİM İŞARETİNE KİLİTLENMENİN YİNELENEN EN KÜÇÜK KARELER METODUYLA İNCELENMESİ

H. Hüseyin SAYAN, İlhan KOŞALAY, Cemal YILMAZ

ELEKTRİKLİ EV ALETLERİNDE CE UYUMLULUĞU VE BİR UYGULAMA

Nazmi EKREN, Ercan AYKUT, Bahtiyar DURSUN

PIC TABANLI BİR PI DENETLEYİCİ İLE SENKRON MOTOR KULLANILARAK BİR KOMPANZATÖR UYGULAMASI

Ramazan BAYINDIR, Alper GÖRGÜN

YANAL YÜKLÜ BİR MODEL KAZIĞIN KUM ORTAMINDAKİ DAVRANIŞININ DENEYSEL VE NÜMERİK YÖNTEMLERLE İNCELENMESİ

Niyazi Uğur TERZİ, Havvanur KILIÇ, Sami GÜLTEKİN