Otomatik Tohumlandırmalı Bölge Büyütme Metoduyla Karaciğer Doku Görüntülerindeki Nekroz Alanın Tespiti

Karaciğer, çok sayıda fonksiyonu olan ve vücudun diğer organları ile ilişkili önemli bir organdır. Karaciğerfonksiyonlarının ağır şekilde bozulması sonucu karaciğer nekrozu ortaya çıkar. Karaciğer nekrozunun tespitedilmesi ve değerlendirilmesi bir uzman tarafından doku kesitlerinin mikroskobik incelenmesi ile yapılır. Ancakbu yöntem uzmanın kişisel tecrübesine bağımlı, nispeten subjektif ve hata eğilimlidir. Ayrıca bu yöntemlenekroz alanın yüzdesel olarak değerinin tam olarak tespit edilebilmesi mümkün değildir. Bu çalışmanın amacıuzmana doku içerisindeki nekroz alanını tespit edebilen ve nekrozlu alanın nicel olarak değerini hesaplayan birbilgisayar destekli sistem geliştirmektir. Bu sistemin kullanılması, hata eğilimini ve subjektifliği ortadankaldırarak nicel verilere dayanan tanı sağlayacaktır.

Quantifying the Necrotic Areas on Liver Tissues with Automatic Seeded Region Growing Algorithm

The liver has a function which associated with other body organs. Liver necrosis occurs as a result of severedeterioration of liver function. Detection and evaluation of liver necrosis, microscopic sections of tissue isexamined by a specialist. However, this method is dependent on the expert personal experience, is relativelysubjective and prone to error. In addition, this method is not possible to detect the area of necrosis as apercentage value exactly. The purpose of this study is to identify and calculate necrosis area in the liver tissue.So a computer-aided system was developed to help expert. Using this system, necrotic diagnosis based onquantitative data will provide benefit and eliminate subjectivity. In This Study, Automatic Seeded Regiongrowing Algorithm used to identfy the necrotic area.

___

  • 1. Ross MH, Pawlina Wojciech. Histology a Text and Atlas (Sixth Edition). Lippincott Williams & Wilkins Company, Baltimore, 2011. 2. Altunkaynak BZ, Özbek E. “Programlanmış Hücre Ölümü: Apoptoz Nedir?”, Tıp Araştırmaları Dergisi: 2008:6 (2) :93 -104. 3. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, “Digital Image Processing”, Addison-Wesley Publishing Company, 1993. 4. MacQueen, J.B., “Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations, Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability”, Berkeley, University of California Press, 1:281-297, 1967. 5. Müller, H., Michoux, N., Bandon, D., ve diğerleri, “A review of content based image retrieval system in medical application-clinical benefits and future directions”, Int. Journal of Medical Informatics, vol. 73, No.1, pp.1-23,2004. 6. L. Mathieu, G. Cazuguel, G. Quellec ve diğerleri, “Content based Image Retrieval based on Wavelet Transform Coefficients distribution”, Proc. Of 29th Annual Int. Conf. Of IEEE EMBS, pp.4532- 4535, 2007. 7. Bruck R, Aeed H, Schey R, Matas Z, Reifen R, Zaiger G, Hochman A, Avni Y.Pyrrolidine “Dithiocarbamate protects against thioacetamide- induced fulminant hepatic failure in rats”, J Hepatol. 2002) Mar;36(3):370-7. 8. Şevik U., “Retina Görüntülerinde Yaşa Bağlı Makula Dejenerasyonunun Otomatik Bölütlenmesi” , Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Temmuz. 2007. 9. E. Glory and R. F. Murphy, “Automated subcellular location determination and high- throughput microscopy”, Develop. Cell, vol. 12, pp.7–16, 2007. 10. J. Newberg and R. Murphy, “A framework for the automated analysis of subcellular patterns in human protein atlas images”, J. ProteomeRes., vol. 7, pp. 2300–2308, 2008. 11. L. E. Boucheron, “Object- and Spatial-Level Quantitative Analysis of Multispectral Histopathology Images for Detection and Characterization of Cancer”, Ph.D. dissertation, Univ. of California Santa Barbara, Santa Barbara, CA, 2008. 12. J. Tang, R. Rangayyan, J. Xu, I. E. Naqa, and Y. Yang, “Computer aided detection and diagnosis of breast cancer with mammography: Recent advances”, IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed., vol. 13, no. 2,pp. 236–251, Mar. 2009. 13. K. Masood and N. Rajpoot, “Classification of hyperspectral colon biopsy images: Does 2D spatial analysis suffice”, Ann. BMVA, vol.2008, no. 4, pp. 1–15, 2008. 14. J. Kong, H. Shimada, K. Boyer, J. H. Saltz, and M. Gurcan, “Imageanalysis for automated assessment of grade of neuroblastic differentiation”, IEEE Int. Symp. Biomedical Imaging (ISBI), Washington, DC, Apr. 12– 15, 2007. 15. R. Levenson, “Spectral imaging perspective on cytomics”, Cytometry, vol. 69A, pt. A, pp. 592– 600, 2006. 16. P. Tiwari, A.Madabhushi, andM. Rosen, “A hierarchical spectral clustering and nonlinear dimensionality reduction scheme for detection of prostate cancer from magnetic resonance spectroscopy (MRS)”, Med. Phys., vol. 36, no. 9, pp.3927–3939, Sep. 2009. 17. Y. J. Kim, B. F. Romeike, J. Uszkoreit, and W. Feiden, “Automated nuclear segmentation in the determination of the Ki-67 labeling index in meningiomas”, Clin. Neuropathol., vol. 25, pp. 67–73, Mar.-Apr. 2006. 18. J. K. Sont, W. I. De Boer, W. A. van Schadewijk, K. Grunberg, J. H.van Krieken, P. S. Hiemstra, and P. J. Sterk, “Fully automated assessment of inflammatory cell counts and cytokine expression in bronchialtissue,” Amer. J. Respir. Crit. Care Med., vol. 167, pp. 1496–503, Jun.2003. 19. K. Rajpoot and N. Rajpoot, “SVM optimization for hyperspectral colon tissue cell classification”, , Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention”, MICCAI 2004, pp. 829– 837. 20. M. Baykara, M. Ertürkler, M. Gül, M. Harputluoğlu, "Karaciğer Dokusundaki Nekroz Alanın Doku Tabanlı Bölütleme Kullanılarak Belirlenmesi ve Nicemlenmesi", Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu- ASYU, Trabzon, 2012.