Çoklu Çözünürlük Analiz Yöntemleri Kullanılarak BT ve MR Karaciğer Görüntülerinin Füzyonu

Bilgisayarlı Tomografi (BT) ve Manyetik Rezonans (MR) teknikleri gibi çeşitli tıbbi görüntüleme teknikleri mevcuttur. Her iki teknik de görüntülenecek bölgenin kompleks özelliklerini vermektedir. Bu çalışma, tıbbi teşhis amacıyla mümkün olduğunca ayrıntılı görüntüler elde etmek için BT ve MR karaciğer görüntülerini birleştirmek için Çoklu Çözünürlük Analizi (ÇÇA) yöntemlerini kullanan bir yaklaşım önermektedir. Görüntülere ÇÇA yöntemleri uygulanarak dönüşüm katsayıları elde edilir. Bu dönüşüm katsayılarına 3 farklı füzyon kuralı uygulanarak görüntüler birleştirilir. Birleştirilmiş görüntüleri değerlendirmek için Tepe sinyal-gürültü oranı (PSNR), Yapısal benzerlik endeksi Ölçümü (SSIM) ve Ortalama Kare Hata (MSE) değerleri hesaplanmıştır. Kullanılan ÇÇA yöntemleri karşılaştırıldığında, en iyi sonuç kompleks-değerli curvelet dönüşümü kullanılarak elde edilmiştir.

Fusion of CT and MR Liver Images Using Multiresolution Analysis Methods

There are various medical imaging techniques such as Computed Tomography (CT) and Magnetic Resonance (MR) techniques. Both techniques give complex features of the region to be imaged. This study proposes an approach that uses Multiresolution Analysis (MRA) methods to fuse CT and MR liver images to obtain as detailed images as possible for medical diagnostic purposes. The transform coefficients are obtained by applying MRA methods to the images. Images are combined by applying 3 different fusion rules to these transform coefficients. Peak Signal to Noise Rate (PSNR), Structural Similarity Index Measure (SSIM) and Mean Square Error (MSE) values are calculated to evaluate the fused images. When comparing the methods, the best result was obtained using complex-valued curvelet transform.

___

  • Ali, F. E., El-Dokany, I. M., Saad, A. A., & Abd El-Samie, F. E. S. (2008). Curvelet fusion of MR and CT images. Progress in Electromagnetics Research, 3, 215-224.
  • Ali, F. E., El-Dokany, I. M., Saad, A. A., & Abd El-Samie, F. E. (2010). A curvelet transform approach for the fusion of MR and CT images. Journal of Modern Optics, 57(4), 273-286.
  • Alzubi, S., Sharif, S., Islam, N. and Abbod, M. (2011). Multi-resolution analysis using curvelet and wavelet transforms for medical imaging, IEEE International Workshop on Medical Measurements and Applications Proceedings, Bari-Italy, 188-191.
  • Bhateja, V., Krishn, A., Patel, H., & Sahu, A. (2015). Medical image fusion in wavelet and ridgelet domains: A comparative evaluation. International Journal of Rough Sets and Data Analysis (IJRSDA), 2(2), 78-91.
  • Candes, E. and Donoho, D.L. (1999). Ridgelets: the key to high-dimensional intermittency, Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 357 (1760), 2495-2509.
  • Candes, E. J., & Donoho, D. L. (2004). New tight frames of curvelets and optimal representations of objects with piecewise C2 singularities, Communications on Pure and Applied Mathematics: A Journal Issued by the Courant Institute of Mathematical Sciences, 57(2), 219-266.
  • Candes, E.J., Demanet, L., Donoho, D.L. and Ying, L. (2006). Fast discrete curvelet transforms, Multiscale Modeling and Simulation, 5 (3), 861-899.
  • Chen, Y., Niu, K., Zeng, Z., & Pan, Y. (2020). A wavelet based deep learning method for underwater image super resolution reconstruction, IEEE Access, 8, 117759-117769.
  • Cihan, M. and Ceylan, M. (2021). Fusion and CNN Based Classification of Liver Focal Lesions Using Magnetic Resonance Imaging Phases, Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences, accepted.
  • Fadili, J. and Starck, J. L. (2009). Curvelets and ridgelets, R.A. Meyers, ed. Encyclopedia of Complexity and Systems Science, Springer New York, 1718-1738.
  • Mojsilovic, A., Popovic, M. and Sevic, D. (1996). Classification of the ultrasound liver images with the 2N/spl times/1-D wavelet transform, In Proceedings of 3rd IEEE International Conference on Image Processing, 1, 367-370.
  • Morlet, J., Arehs, G., Forugeau, I. and Giard, D. (1982). Wave Propogation and Sampling Theory, Geophysics, 47 (2), 203-236.
  • Öztürk, A. E. and Ceylan, M. (2015). Fusion and ANN based classification of liver focal lesions using phases in magnetic resonance imaging, In 2015 IEEE 12th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 415-419.
  • Öztürk, A.E., Ceylan, M. and Kıvrak, A.S. (2014). A new approach for liver classification using ridgelet / ripplet-II transforms, feature groups and ANN, 6th European Conference of the International Federation for Medical and Biological Engineering-MBEC 2014, Dubrovnik-Crotia, 130-133.
  • Pajares, G., & De La Cruz, J. M. (2004). A wavelet-based image fusion tutorial. Pattern recognition, 37(9), 1855-1872.
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Osman Sağdıç
Sayıdaki Diğer Makaleler

LQR ve PID Kontrol Modelleri Temelinde DC Motorun Hız Kontrolü

Furkan YEŞİL, Cemil SUNGUR, Süleyman CANAN

Proteus ve MATLAB Simulink Yazılımı Kullanılarak Bağımsız Solar Fotovoltaik İnverterin Karşılaştırmalı Değerlendirilmesi

Muhammad AWAİS, Muhammad ANEES, Umair YOUNAS, Ahmet Afşin KULAKSIZ

Otonom Sistemlerde Veri Çoğaltma Yöntemleri Kullanılarak İyileştirilmiş Gerçek Zamanlı Nesne Tespiti

Fırat BOZKAYA, Abdullah YUSEFI, Şükrücan TIĞLIOĞLU, Ahmet Kağan KAYA, Okan KAZANCI, Mustafa Yasin AKMAZ, Akif DURDU, Cemil SUNGUR

Elastomer Karakterli Kauçuk Burçlar İçin Otomatik Test Kontrol Ünitesi Geliştirilmesi ve SCADA ile İzlenmesi

Selim Sefa BAYSAL, Muhammed Abdullah ÖZEL, Mehmet Can KÜÇÜKBAŞAK, Furkan GÖĞER, Cemil SUNGUR

Görüntü İşleme ve Robot Kol Tabanlı Çikolata Toplama ve Paketleme Sistemi

Muhammed Ali YILMAZ, Cemil SUNGUR

Yüksek Güvenlikli Ağlar İçin DDS Kullanılarak Tek Yönlü Güvenli Veri Aktarımı

Alper KILIÇ

Değişen Çevresel Koşullar İçin Üç MGNT Algoritmasının Deneysel Doğrulaması ve Karşılaştırmalı Analizi

Göksel GÖKKUŞ, Ahmet Afşin KULAKSIZ

Termal Görüntü İşleme İle Diz Osteoartritinin Tespit Edilmesi

Afrah QALI, Murat SELEK, Sameer Saeed ABBAS

Evrişimsel Sinir Ağlarını Kullanarak Sefalometrik Noktaların Otomatik Tespiti

Mogham Njikam MOHAMED NOURDİNE, Betül UZBAŞ

FMCW Radar İle Endüstriyel Uygulamalarda Mesafe Ölçüm

Hasan GÜZ, Levent CİVCİK, Süleyman CANAN