BT Görüntülerden Akciğerin Tespiti için Süper Piksel ve Yapay Sinir Ağı Tabanlı Bir Yöntem

Tıbbi görüntülerden doku veya organların otomatik olarak tespit edilmesi bilgisayarlı görü alanının önemli çalışma konularından birisidir.  Bu çalışmada bilgisayarlı tomografi (BT) görüntülerinden akciğerin otomatik olarak tespiti için bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem süper pikselleri kullanan yapay sinir ağları (YSA) üzerinde temellendirilmiştir ve klinik karar destek sistemleri için ilk aşama olarak kullanılması hedeflenmektedir. Yöntemin başarım incelemesi National Lung Screening Trial (NLST) veri tabanındaki BT görüntüleri üzerinde gerçekleştirilmiştir.   

A Method based on Super Pixel and Artificial Neural Network for Lung Detection from CT images

Detecting tissues and organs from medical images is an important topic in computer vision. In this work a method is proposed for automatic lung detection from computer tomography (CT) images. The proposed method is based on artificial neural networks (ANN) using super pixels and it is aimed to use as the first stage of a clinical decision support system. The performance of the method is examined on the CT images from the National Lung Screening Trial (NLST) database.

___

  • Achanta, R., Shaji, A., Smith, K., Lucchi, A., Fua, P., Susstrunk, S. 2010. SLIC Superpixels. EPFL Technical Report 149300, (June), 15.
  • Chu, J., Min, H., Liu, L., Lu, W. 2015. A novel computer aided breast mass detection scheme based on morphological enhancement and SLIC superpixel segmentation. Medical Physics, 42(7), 3859–69.
  • Enderle, J.D., Bronzino, J.D. 2011. Introduction to Biomedical Engineering. (3rd. ed.). Academic Press.
  • Fan, X., Zhang, G., Xia, X. 2008. Performance Evaluation of SVM in Image Segmentation. In 2008 IEEE International Workshop on Semantic Computing and Applications (160–165). IEEE.
  • Faust, O., Acharya, U.R., Tamura, T. 2012. Formal design methods for reliable computer-aided diagnosis: A review. IEEE Reviews in Biomedical Engineering, 5, 15–28.
  • Haas, S., Donner, R., Burner, A., Holzer, M., Langs, G. 2012. Superpixel-Based Interest Points for Effective Bags of Visual Words Medical Image Retrieval (58–68). Springer, Berlin, Heidelberg.
  • Haykin, S. 1998. Neural Networks: A Comprehensive Foundation (2nd ed.). New Jersey: Prentice Hall.
  • Lê, M., Unkelbach, J., Ayache, N., Delingette, H. 2016. Sampling image segmentations for uncertainty quantification. Medical Image Analysis, 34, 42–51.
  • Liao, X., Zhao, J., Jiao, C., Lei, L., Qiang, Y., Cui, Q. 2016. A segmentation method for lung parenchyma image sequences based on superpixels and a self-generating neural forest. PLoS ONE, 11(8).
  • Møller, M.F. 1993. A Scaled Conjugate Gradient Algorithm for Fast Supervised Learning Supervised Learning. Neural Networks, 6(November), 525–533.
  • Rojas, R. 1996. Neural networks: a systematic introduction. Neural Networks, 502.
  • Wang, X.Y., Wang, T., Bu, J. 2011. Color image segmentation using pixel wise support vector machine classification. Pattern Recognition, 44(4), 777–787.
  • Wang, X., Peng, Ma, Zhao J. 2016. Brain tumor CT image segmentation based on SLIC0 superpixels. In 2016 9th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI) (427–431). IEEE.
  • Xu, J., Ishikawa, H., Wollstein, G., Schuman, J.S. 2011. 3D optical coherence tomography super pixel with machine classifier analysis for glaucoma detection. In 2011 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (3395–3398). IEEE.
  • Yang, H.Y., Zhang, X.J., Wang, X.Y. 2014. LS-SVM-based image segmentation using pixel color-texture descriptors.
  • Yilmaz, E. 2016. Fetal State Assessment from Cardiotocogram Data Using Artificial Neural Networks. Journal of Medical and Biological Engineering, 36(6), 820–832.
  • Zhang, W., Zhang X., Zhao J., Qiang Y., Tian Q., Tang X. 2017. A segmentation method for lung nodule image sequences based on superpixels and density-based spatial clustering of applications with noise. PLoS ONE, 12(9).
  • Zhou, S.K. 2016. Medical Image Recognition, Segmentation and Parsing. Medical Image Recognition, Segmentation and Parsing. USA: Academic Press.
Erzincan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi-Cover
  • ISSN: 1307-9085
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 2008
  • Yayıncı: Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Sayıdaki Diğer Makaleler

On Approximate Solution of the Euler-Bernoulli Beam Equation via Galerkin Method

Yeşim SARAÇ

Evaluation of Neoergasilus japonicus (Ergasilidae) Occurrence on Rudd Scardinius erythrophthalmus Using Fuzzy Logic Approach

Emre CANAYAZ, Mehmet TEKTAŞ, Erhan SOYLU

BT Görüntülerden Akciğerin Tespiti için Süper Piksel ve Yapay Sinir Ağı Tabanlı Bir Yöntem

Çağlar KILIKÇIER, Ersen YILMAZ

Atık Suyunun Temizlenmesi İçin Çevre Dostu Yeni Adsorbent Olarak KeçiboynuzuTozunun Kullanılarak Metilen Mavi Boyasının Adsorpsiyon Davranışı: Tepki Yüzey Metodolojisiyle Optimizasyon

Bahdişen GEZER, Yusuf ERSOY

Parasite Fauna of Fish in Büyükçekmece Dam Lake

Remziye Eda YARDIMCI, Çiğdem ÜRKÜ, Cumhur Haldun YARDIMCI

HPLC Analysis of Phenolic Compounds from Gypsophila aucheri Boiss. and Investigation of Antioxidant and Cytotoxic Activity of Gypsophila aucheri Boiss. exracts

Ahmet ALTAY

Küresel İklim Değişikliğinin Origanum minutiflorum Schwarz & P. H. Davis’in Coğrafi Dağılımına Etkisinin Maximum Entropi Algoritması ile Tahmini

Canan DÜLGEROĞLU, Ahmet AKSOY

Evaluation of Wastewater Treatment Performances for Municipalities by Using MCDM Methods: Case Study in Turkey

Ertuğrul AYYILDIZ, Gökhan ÖZÇELİK

Bir Otonom Elektrikli Tekerlekli Sandalyenin Yörünge Kontrolünde Hesaplamalı Tork Kontrol ve PID Kontrol Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Ahmet DUMLU, Kağan Koray AYTEN

Bazı Kimyasalların Etkisi Altında Escherichia coli’nin OmpF - OmpC Porin Protein Sentezi ve Bu Sentezde EnvZ, RpoS, H-NS, AcP’ın Rolünün Belirlenmesi

Cihan DARCAN, Hülya YILMAZ