Evaluation of Fetal Lung Ultrasound Images by Digital Texture Analysis Methods l

Transkript

1 e r Ar þ t ý r m Evlution of Fetl Lung Ultrsound Imges by Digitl Texture Anlysis Methods l n i j ri O O i g in Fetl Akciğer Ultrsonogrfik Görüntülerinin Dijitl Doku Çözümlemesi ile Değerlendirilmesi h c r s Re l Fetl Akciğerin Doku Çözümlemesi / Texture Anlysis of Fetl Lungs Ümmü Gül Yıldız 1, Mekin Sezik 1, Hlit Çetiner 2, Tuncy Aydoğn 3 1 Tıp Fkültesi Kdın Hstlıklrı ve Doğum ABD, 2 Keçiborlu Meslek Yüksekokulu Bilgisyr Teknolojileri Bölümü Bilgisyr Progrmcılığı ABD, 3 Teknoloji Fkültesi Yzılım Mühendisliği Bölümü, Süleymn Demirel Üniversitesi, Isprt, Türkiye Bu çlışm, Süleymn Demirel Üniversitesi Bilimsel Arştırm Projeleri Koordinsyon Birimi trfındn 4042-TU1-14 numrlı uzmnlık tez rştırm projesi ile desteklenmiştir. Çlışmnın özeti, Myıs 2015 trihlerinde Belek, Antly d gerçekleştirilen 13. Ulusl Jinekoloji ve Obstetrik Kongresi nde poster olrk sunulmuştur. Özet Amç: Preterm gebeliklerde fetl kciğer mtüritesinin, mniyosentez gibi invziv tekniklere ihtiyç duyulmdn değerlendirilmesi önem tşımktdır. Mevcut rştırmd bilgisyr destekli doku çözümleme yöntemleri kullnılrk, fetl ultrsonogrfik pulmoner görüntülerin syısl özniteliklerinin elde edilmesi mçlnmıştır. Gereç ve Yöntem: Erken doğum tehdidi tnısı ile kliniğimizde tkip edilen gestsyonel hftlrdki 18 det gebeliğe it 20 fetl ultrsonogrfik görüntü, kortikosteroit uygulmsı öncesinde çlışmy dhil edildi. Her iki kciğerin rtefktsız ve net olrk görüntülendiği trnsvers kesitler ele lındı. Akciğer dokusunun homojen olduğu 64x64 piksel büyüklüğündeki ilgi bölgeleri (ROI) seçildi. MATLAB R2014 bilgisyr yzılımı kullnılrk değişmez moment (invrint moments, IM), Gri Seviye Eş Oluşum Mtrisi (grey level co-occurrence mtriks, GLCM) ve dlgcık nlizi (wvelet nlysis, WA) yöntemleri ile görüntüler işlendi. Bulgulr: Ortlm gebelik hftsı 30.9 ± 3.2 idi. İşlemler sonucund her görüntüden seçilen ROI için toplm 159 det syısl öznitelik elde edildi. Dolyısıyl; fetl ultrsonogrfik pulmoner görüntüler, ileri düzey doku nlizleri kullnılrk syısl olrk kodlndı. Trtışm: Frklı gebelik hftlrındki fetl kciğerlere it ultrsonogrfik görüntülerin, orty koyduğumuz dijitl doku çözümleme lgoritmlrı ile değerlendirilmesi uygulnbilir bulunmuştur. Tnımldığımız bu yordm doğrultusund fetl kciğer mtüritesinin noninvziv olrk değerlendirilmesine yönelik ileri rştırmlr plnlnmıştır. Anhtr Kelimeler Fetl Ultrsonogrfi; Fetl Orgn Gelişimi; Yzılım Arçlrı Abstrct Aim: Evlution of fetl lung mturity in preterm pregnncies without requirement for n invsive procedure such s mniocentesis is of importnce. The im of the present study ws to extrct numericl fetures from fetl pulmonry ultrsound imges, using computerized texture nlysis methods. Mteril nd Method: Twenty fetl ultrsound imges from 18 pregnncies tht were followed up in our deprtment for thretened preterm delivery between weeks of gesttionl ge were included before corticosteroid dministrtion. Trnsverse sections including well-defined visuliztion of bilterl fetl lungs without rtifcts were evluted. Regions of interests (ROIs) with 64x64 pixel re nd homogenous pulmonry tissue were selected. Imges were nlyzed with invrint moments (IM), grey level cooccurrence mtrix (GLCM), nd wvelet nlysis (WA) using MATLAB R2014 computer softwre. Results: The men gesttionl ge ws 30.9 ± 3.2 weeks. A totl of 159 fetures were extrcted from the ROIs of ech imge. Therefore, fetl ultrsound imges were coded into numericl vlues, using dvnced texture nlysis techniques. Discussion: Assessment of ultrsound imges from fetl lungs t different gesttionl ges ws fesible with the introduced digitl tissue nlysis lgorithm. Non-invsive evlution of fetl lung mturity will subsequently be investigted in line with the defined procedure. Keywords Fetl Ultrsonogrphy; Fetl Orgn Mturity; Softwre Tools DOI: /JCAM.3636 Received: Accepted: Published Online: Corresponding Author: Mekin Sezik, Kdın Hstlıklrı ve Doğum AD, Süleymn Demirel Üniversitesi Tıp Fkültesi, 32260, Çünür, Isprt, Türkiye. T.: F.: E-Mil: msezik@yhoo.com Journl of Clinicl nd Anlyticl Medicine 1

2 Giriş Türkiye de gebeliklerin yklşık %12 si preterm doğum ile sonuçlnmktdır [1]. Preterm doğum sonrsındki yenidoğn ölümlerinin ise en sık sebebi kciğer mtüritesindeki sorunlrdır. Ayrıc, doğum sonrsı pulmoner morbidite sdece preterm doğumlr ile kısıtlı olmyıp 39. gebelik hftsındn önce doğn erken term bebeklerde de görülebilmektedir [2]. Dolyısıyl, 39 hftdn önceki doğumlrd kciğer mtürsyon durumunun belirlenmesi önem tşımktdır. Fetl kciğer mtürsyonu (FAM), konvnsiyonel olrk mniyon sıvısındki belirli belirteçlerin vey bunlrın birbirlerine ornlrının sptnmsı ile belirlenmektedir. Bunlr rsınd en sık kullnılnı lesitin/sfingomiyelin (L/S) ornıdır. Bu mçl mniyon sıvısınd fosftidil gliserol vrlığı, sürfktn/lbümin ornı ve lmellr cisim syımı gibi yöntemlerden de istifde edilebilmektedir. Anck, L/S dâhil bu yöntemlerin tümünde örnek elde etmek mcı ile girişimsel bir işlem oln mniyosentez ihtiycı doğmktdır. Ayrıc, invziv FAM testleri gestsyonel yş ve mternl diybet gibi fktörlere ek olrk mniyon sıvısındki kn ve mekonyum vrlığındn d etkilenebilmektedir [3]. Pulmoner mtüritenin fetl ultrsonogrfi ile değerlendirilmesinin, invziv olmyn bir seçenek olrk kullnım potnsiyeline ship olduğu düşünülmektedir [4,5]. Bu syede girişimsel mniyosentez işlemlerinden kçınılmsı söz konusu olbilecek; dolylı belirteçler yerine kciğer dokusunun doğrudn değerlendirilmesi söz konusu olbilecektir. Anck; bu konudki öncü çlışmlrd, öznel ultrsonogrfik değerlendirmenin opertör bğımlı olmsı nedeni ile etkin olmdığı sptnmıştır [6,7]. Antentl dönemde, gebelik hftsın prlel olrk fetl kciğer ekojenitesinde tedrici bir rtış olmktdır [7]. Bunun nedeninin, pulmoner gelişimin knliküler evresinde hızlnn kpiller dmrlrdki hızlı rtış olduğu düşünülmektedir. Anck, insn gözünün bu değişimleri öznel olrk yırt etme yetisinin yetersiz olduğu gösterilmiştir. Dolyısıyl; noninvziv olrk FAM değerlendirilmesinde, ultrson görüntülerinin frklı yöntemler ile işlenmesine dynn kntittif (nicel) ultrsonogrfik yöntemlerin kullnımı rştırm konusu olmktdır [4-7]. Nicel görüntü nlizleri rsınd; doku çözümleme (texture nlysis) olrk dlndırıln bir grup yöntem, tıbbi görüntülerden doğrudn syısl özniteliklerin çıkrılmsın imkân tnımsı nedeni ile güçlü bir seçenek olrk öne çıkmktdır [8]. Bu bğlmd öznitelik, görüntünün nlşılmsın yryn ve görüntüde yer ln frklı her çeşit bilgi olrk tnımlnmktdır [9]. Bu bilgiler, görüntü piksellerinin belirleyici nitelikleridir ve öznitelikler görüntü işleme lgoritmlrı ile orty çıkrılbilmektedir. Piksel gri tonlrındki değişimler, rk zemin niteliği ve bölgesel yoğunluk frklılıklrı gibi birçok krkteristik özellik; öznitelik çıkrtmd kullnılbilmektedir. Görüntü krkteristiklerinin yty, dikey ve köşegensel özniteliklerinden elde edilen veriler çeşitli nlizlerde kullnılbilmektedir [9]. Gri Seviye Eş Oluşum Mtrisi (GLCM), değişik doku tnımlm lnınd kullnıln bir yöntemdir. GLCM; belirli yöndeki çift piksellerin isttistiksel özelliklerini, bunlrı birbirinden mutlk uzklıkt tutrk tnımlmktdır [10]. Dolyısıyl, GLCM ile görüntülerin dokulrını tnımlyn eş oluşum mtrislerinden hesplnbilen isttistiksel öznitelik ölçümleri tnımlnmktdır [10]. Değişmez moment (invrint moment: IM) yöntemi, şekil tnımd momentlerin kullnımını içermektedir. IM ile cebirsel değişmezler kullnılrk küme değişmezleri türetilmekte ve syısl ortmd M x M boyutundki görüntünün iki boyutlu momentleri oluşturulmktdır [11]. Dlgcık dönüşümü (wvelet nlysis: WA) ise görüntüden elde edilen sinyllerin, çlışıln görüntünün frklı ölçeklendirmelerdeki frekns değişimlerinin nlizine dynmktdır [12]. Bir görüntünün gri seviye değerleri, ölçek ile değişmektedir. Örneğin bir ormn it uydu görüntüsü, sbit yeşil boynmy ship iken (büyük ölçek); lçk irtifdki bir uçktn elde edilen görüntüsü birçok vrysyon ve detyı orty koycktır (küçük ölçek). Uydu görüntüsü yüksek, uçk görüntüsü düşük frekns içeriğine ship olcktır [9]. Özetle; yrık dlgcık dönüşümü olrk dlndırıln yöntemde, görüntüden belirli ölçek gruplrı tespit edilerek frekns değişimlerinin ktsyılr çevrilmesi ile syısl değerler elde edilmektedir [9,12] Mevcut rştırmmızd, frklı gebelik hftlrınd elde edilen ultrsonogrfik fetl kciğer görüntülerinin GLCM, IM ve WA doku çözümleme yöntemleri ile değerlendirilerek ileri rştırmlrd kullnılbilecek syısl veriler elde edilmesinin uygulnbilir olup olmdığı hipotezinin denenmesi mçlnmıştır. Bu mçl; ultrsonogrfik fetl torks kesitlerinden uygun lnlr seçilerek, çeşitli yzılımsl uygulmlr sonrsınd syısl özniteliklerin elde edilmesi hedeflenmiş ve bunlr dir sonuçlr sunulmuştur. Gereç ve Yöntem Mevcut rştırm, fetl kciğer mtürsyonu için mternl kortikosteroit tedvisi öncesi ve sonrsı fetl kciğer görüntülerinin dijitl doku çözümlemesi yöntemi ile değerlendirilmesini içeren n rştırmnın pilot çlışm ve ön verilerini içermektedir. Çlışm protokolü, ilgili yerel klinik rştırmlr etik kurulu trfındn onylnmıştır (trih ve no, /84). Ock 2013-Hzirn 2014 rsındki 18 y içinde kliniğimize preterm doğum riski nedeni ile gebeliğin son det trihine göre hftlrınd bşvurn 18 gebeliğe it 20 fetüs geriye yönelik olrk çlışmy lındı. FAM için kortikosteroit tedvisi öncesinde her fetüse it, fetl kciğerleri net olrk içeren en z 2 det ultrsonogrfik trnsvers torkl kesit elde edildi. Tüm ultrsonogrfik muyenelerde 2-boyutlu görüntü sğlyn, 2-7 MHz konveks bdominl prob ve ultrsonogrfi sistemi (GE Voluson 730 Expert, Zipf, Avustury) kullnıldı. Seçilen görüntülerde; 4 kdrn klp kesiti ve bunun posteriorund inen orty it trnsvers kesitin mevcut olmsı, lterlde bilterl kostlrın tkip edilmesi, fetl ön ve rk duvrın net olrk görüntülenmesi ve bilterl fetl kciğer lnlrınd kustik gölgelenme gibi ultrsonogrfik rtefktlrın minimum olmsı şrtlrı rndı. Görüntülerin tümünde özdeş gri-skl yrlr kullnıldı ve trnsvers torks kesitleri ultrsonogrfik odkt tutuldu. Elde edilen görüntüler numrlndırılrk ultrsonogrfi cihzındn hrici disk yrdımı ile JPEG (Joint Photogrphic Experts Group) formtınd yedekli olrk dış ktrıldı. Ultrsonogrfik incelemeler tek bir rştırmcı trfındn (Ü.G.Y) yürütüldü. Tüm veriler çift kopy hlinde sklndı. Görüntülerin elde edilmesinden sonr görüntü işleme bsmklrın geçildi. Bu bsmklrın özeti Tblo 1 de verilmiştir. Özet olrk bu işlemlerde, görüntü içerisinde belirlenmiş bir bölgede bulunn bilgileri içeren özniteliklerin çıkrtılmsı mçlnmıştır. Bunun için ilk olrk, fetl kciğer dokusund çlışılmsı plnl- 2

3 Tblo 1. Anliz süreçlerinin sistem kış diygrmı eşik değeri belirleme yöntemlerinden oln Otsu metodu önceden tnımlndığı şekliyle uygulndı [13]. Şekil 2 d ikili görüntüye çevrilen ilgili bölgeleri öznitelik çıkrmy hzır hle getirebilmek için Otsu yöntemi ile eşiklenmiş örnek bir imge gösterilmektedir. A B Şekil 2. Ultrson görüntüsü eşiklenmiş ilgi bölgesi (ROI) (A), İlgi bölgesinin üç seviyede elde edilmiş yklşım ve dety yrışımlrı (B). ROI: İlgi bölgesi, GLCM: Gri seviye eş oluşum mtrisi, WA: Dlgcık nlizi, IM: Değişmez moment 3. ve 4. dımlr, mevcut preliminer çlışm sonrsınd plnlnmıştır. Tblo 2. IM (değişmez moment) görüntü çözümleme işlemlerinde temel lınn yedi det momente dir formülün gösterimi Şekil 1. Görüntü çözümleme işlemlerinin ilk sfhsınd, ultrsonogrfik görüntülemede elde edilmiş trnsvers torks kesitlerinin rtefktsız net bir lnındn fetl kciğer dokusunu kpsyn bölge mnüel olrk işretlendi(a). Bir sonrki bsmktys işretli ln sınırlrı içindeki bölgeden diresel bir ln, ileri nliz için seçildi(b). nn bölgeler (region of interest: ROI) mnüel olrk yrıldı (Şekil 1). Sonrsınd, sğ vey sol kciğer dokusundn kustik gölgelenme içermeyen, net seçilen ve sınırlrı kolylıkl belirlenebilen stndrt büyüklükte diresel bir ln mnüel olrk Şekil 1b de gösterildiği gibi seçildi. Bu syede, seçilen bölgenin (ROI) şekil ve boyutunun değişmez olmsı hedeflendi. Seçilen lnlrın ynı boyut getirilmesi için tüm ROI bölgeleri kesildikten sonr, işlenecek görüntüler 64x64 piksel boyutun dönüştürüldü. Sonrsınd, bu ROI bölgesinin özniteliklerini çıkrtbilmek için ikili görüntü sistemine dönüştürülmesine geçildi. İkili görüntü sistemine dönüştürmede, bilinen en yygın Bu dımdn sonr, elde edilen eşiklenmiş her bir görüntünün isttistiksel çıdn doku nlizini sğlyn Gri Düzey Eş Oluşum Mtrisi (GLCM), değişmez moment yöntemi (IM) ve spektrl lnd incelenmesine olnk veren yrık dlgcık yöntemlerine (WA) geçildi. Görüntülerin dokulrını tnımlyn eş oluşum mtrislerinden hesplnbilen isttistiksel öznitelik ölçümlerini tnımlyn GLCM nlizleri, önceki litertür doğrultusund gerçekleştirildi [10]. IM yönteminin nlizleri, Hu trfındn [11] mtemtiksel moment teorisi temel lınrk tnımlnn 7 değişmez moment kullnılrk ypıldı. Döndürme, ölçeklendirme ve dönüşüm işlemleri ltınd değişmeyen bu 7 moment (Tblo 2) kullnılrk IM nlizleri gerçekleştirildi [10]. Son olrk, dlgcık (wvelet) nlizleri gerçekleştirildi. Ayrık dlgcık dönüşüm yrışm derecesi olrk üçüncü seviye tercih edildi. Frklı dlgcık tiplerinin etkinliklerini gözlemleyebilmek için yrık zmnlı dlgcık dönüşümünde Dubechies 1 dikgen dlgcığı ve Biorthogonl 2.2 çift dikgen dlgcığı kullnıldı. Üçüncü seviye yrıştırm işlemleri (Şekil 2b), şğıdki dımlr kullnılrk gerçekleştirildi: (i) Özgün görüntü, ytyın lçk geçirgen filtre (Lo) ve yüksek geçirgen filtre (Hi) ile filtrelendi. (ii) Filtrelenmiş görüntü yty indeksli elementleri korunrk şğı örneklendi. (iii) Filtrelenmiş sonuç görüntüsü, yeniden dikeyine lçk ve yüksek geçirgen filtrelerden geçirildi. (iv) Yeni görüntüler dikey indeksli elementler korunrk tekrr şğı örneklendi. Özgün görüntü 1 A ve 3 D (dikey, yty ve köşegensel) olmk üzere ynı piksel boyutunu içeren 4 yeni görüntüye dönüştürüldü. Sonrsınd, önceden tnımlndığı şekilde öznitelik oluştur- 3

4 m işlemleri gerçekleştirildi [12,14]. Görüntü işleme nlizleri MATLAB R2014 (Ntick, Msschusetts, ABD) yzılımı kullnılrk gerçekleştirildi. Syısl veriler, Microsoft Excel 2011 elektronik çizelge progrmınd depolndı. İsttistiksel nlizlerde MATLAB 2014 ve Microsoft Excel yzılımlrı kullnıldı. Elde edilen syısl öznitelikler, ortlm +/- stndrt spm olrk ifde edildi. Bulgulr Çlışmy lınn 18 gebeliğin (2 det ikiz gebelik dhil) ultrsonogrfi incelemeleri esnsındki ortlm (± stndrt spm) gebelik hftsı 30.9 ± 3.2 (dğılım rlığı, 25+2/7 36+0/7) idi. Bunlrın %16.7 si (3/18) 28+0/7 hftdn küçük, %38.9 u (7/18) 28+0/7 32+0/7 hft rsınd ve %44.4 ü (8/18) 32+0/7 36+0/7 hft rsındydı. İkiz gebeliklerin gestsyonel yşı sırsı ile 28+4/7 ve 30+1/7 hftydı. Çlışm grubund, 1 det insüline bğımlı diybetik (%5.5) ve 4 det hipertnsif (%22.2) gebelik mevcuttu. Yirmi det ultrsonogrfik görüntüden 3 frklı yöntem ile toplm 159 det syısl öznitelik elde edildi. Bunlrın 7 si IM, 8 i GLCM ve 144 ü WA teknikleri kullnılrk yrıştırılmıştı. WA kullnılrk elde edilen özniteliklerin yrıntılrı (n=144) Tblo 3 de verilmiştir. Böylece, fetl kciğerlere it ultrsonogrfik görüntülerden seçilen lnlrın (ROI) dijitl doku çözümleme yöntemleri kullnılrk syısl dönüşümü gerçekleştirilmiş oldu. Tblo 3. Ayrık dlgcık dönüşümü kullnılrk ypıln dlgcık nlizi ile fetl kciğer ultrsonogrfi görüntülerinden (n=20) elde edilen syısl özniteliklerin yrıntılrı Öznitelik (n=144) Minimum Mksimum Ortlm Stndrt spm WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA

5 WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA WA: Dlgcık nlizi Trtışm Fetl kciğer gelişimi embriyonel (6. gebelik hftsın dek), psödoglndüler (6-16 hft), knliküler (16-28 hft), skküler (28-36 hft) ve lveolr (36 hftdn sonr) sfhlr yrılmktdır [5]. Psödoglndüler sfhd, glnd benzeri bir ypıdn hvyollrı ve dmrsl ypılr oluşmy bşlmktdır. Knliküler sfhd ise sinus oluşumu bşlmkt, hv-kn briyerini oluşturck epitelyl frklılşmnın gerçekleşmesi ile tip 2 pnömositler orty çıkmkt ve sürfktn sentezi şekillenmektedir. Skküler vey terminl sk sfhsınd ise hv yollrının dllnmsı rtmkt, sürfktn sentezi ilerleyen gebelik hftsın prlel olrk yoğunlşmktdır. Son sfh oln lveolr evre ise gebeliğin geç dönemlerinde bşlyıp postprtum olrk d devm eden lveolrizsyon süreci ile kendini göstermekte, terminl skküllerden sept oluşumu bşlmkt ve kpiller ypılrın çevresinde koljen ile elstin birikimi görülmektedir [5,15]. Çlışmmızd, çoğunluğu skküler sfhdki fetl kciğer dokusunun dijitl doku çözümlemesi ile değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir. Bu dönemde terminl dllnmnın rtmsı ile pulmoner doku görünümünde frklılıklr oluşmktdır. Hvyollrındki bu dllnm rtışı, tip 2 pnömositlerdeki sürfktn sentezi ile müspet ilişki göstermektedir. Dolyısıyl, terminl sk oluşumun ikincil doku krkterindeki değişikliklerinin sürfktn sentezi yni FAM ile ilişkili olduğu söylenebilir. Bu değişimlerin, ultrson görüntülerinde çok yönlü görüntü işleme nlizleri ile değerlendirilmesi mevcut çlışmmızın temelini oluşturmuştur. Litertürde doku çözümlemesi (texture nlysis) ve benzeri yöntemler kullnılrk fetl orgnlr it ultrsonogrfik görüntülerin değerlendirilmesine dir yyınlr mevcuttur [16-23]. Erken trihli yyınlrd, ultrsonogrfik fetl kciğer ekojenitesinin pulmoner mtüriteyi öngörmediği; dolyısıyl sdece ekojenitenin değerlendirilmesinin kullnışlı olmdığı vurgulnmıştır [16]. Bu lndki diğer bir öncü çlışmd ise, fetl pulmoner mtüritenin ultrsonogrfik değerlendirilmesinde fetl krciğerin referns olrk lınmsının fydlı olbileceği belirtilmiştir [17]. Sonrki yıllrd ise temel görüntü çözümleme yöntemlerinden oln histogrm nlizi, fetl kciğer ve krciğerin ultrsonogrfik ekojenitesinin değerlendirilmesinde rştırılmıştır [18,19]. Yeni bir rştırmd, fetl kciğer mtüritesinin gri-skl histogrm yrdımı ile değerlendirilmesine yönelik ön bulgulr sunulmuştur [7]. Diğer rştırmcılr ise benzer şekilde ortlm ekojenite, lkünrite ve histogrm gibi bzı temel görüntü işleme yöntemlerini kullnrk fetl kciğer ve krciğer görüntülerine it öznitelikler elde etmiş ve bunlrın birbirine ornlrının kullnılbilirliğini test etmiştir [20,21]. Akciğer gibi fetl dokulr it ultrson görüntülerinin değerlendirilmesinde histogrm benzeri temel ve nispeten bsit görüntü çözümleme yöntemlerinin rştırm konusu olduğu nck bunlrın neredeyse 30 yıllık dönemde nihi bir sonuc ulşmdığı görülmektedir. Son yıllrd hızl gelişen ve işlem kpsitesi rtn yzılım teknolojisine ikincil olrk dh detylı ve çok yön- 5

6 lü görüntü çözümleme yöntemlerinin bu lnd kullnımı gündeme gelmiştir. Dolyısıyl, GLCM ve dlgcık dönüşümü gibi dh komplike yordmlrın ultrsonogrfik görüntülerin çözümlenmesinde kullnımı nispeten yenidir. Son yıllrd bu yöntemlere dir, bizim rştırmmız benzer preliminer çlışmlr yyınlnmktdır [10]. Brselon, İspny dn bir rştırm grubu fetl ultrsonogrfiye doku çözümleme nlizlerini entegre ederek kntittif bir yöntem geliştirmiştir [22]. Aynı ekip sonrki çlışmlrınd, geliştirdikleri doku nlizi lgoritmsı ile fetl kciğer mtüritesini %95 sensitivite ve %86 spesivite ile öngördüklerini belirtmiştir [8]. Ykın zmndys, tnımldıklrı nliz yönteminin yenidoğn respirtuvr morbiditesini %86 sensitivite ve %87 spesivite ile öngörebildiğini sptmışlrdır [23]. Bu sonuçlrın dh geniş ve çok merkezli çlışmlrd doğrulnmsı gerekmektedir. Ayrıc, tnımlnn yöntemin ticrileştirilmeye çlışılmsı nedeni ile kullnıln yordmın diğer rştırıcılr trfındn değerlendirilmesi ve frklı koşullrd denenmesi zorluklr içermektedir. Bizim rştırmmızd ise frklı gebelik hftlrınd elde edilen pulmoner ultrsonogrfik görüntülerin, ileri düzey görüntü çözümleme metotlrı ile syısl dönüşümü sğlnmıştır. Ulşbildiğimiz kdr ile Türkiye de fetl kciğerlerin ileri düzey doku çözümlemesi yöntemleri kullnılrk ilk kez değerlendirilmesi gerçekleştirilmiş olmktdır. Elde ettiğimiz bu verileri tkiben geliştirdiğimiz yordm ile FAM ve bun etki eden fktörlerin noninvziv olrk incelenmesi mümkün olbilecektir. Çlışmmızın bzı kısıtlılıklrı mevcuttur. Ön denemeler içermesi sebebiyle mevcut rştırm, kontrollü vey rndomize bir tsrım ship olmyıp preterm gebeliklerin dâhil edildiği gözlemsel ve kesitsel bir çlışmdır. Dâhil edilen gebelik syısı nispeten düşüktür ve frklı gebelik hftlrın dğılım mevcuttur. Anck, üzerinde çlışıln öznitelik syısı fzl olduğundn çok syıd ultrsonogrfi görüntüsü ile çlışılmsının d verilerin değerlendirilmesinde sorunlr ve krışıklık yrtbileceği düşünülebilir. Aslınd; mevcut çlışmd kısıtlı syıd nck frklı gebelik hftlrın dğılmış, diybetik ve hipertnsif gebelikler gibi gruplrı d içeren önbilgilerin sonrki geniş rştırmlr temel oluşturmsı hedeflenmiştir. Bu syede, belirli bir yordmın pekiştirilerek sonrsınd geniş rştırm gruplrınd denenmesi sğlncktır. Sonuç olrk, değişik gebelik hftlrınd elde edilen ultrsonogrfik fetl pulmoner görüntülerin orty koyduğumuz dijitl doku çözümleme lgoritmsı ile değerlendirilmesi uygulnbilir bulunmuştur. Sonrki rştırmlrımızd, tnımldığımız bu yeni yordm ess lınrk fetl kciğer mtüritesindeki değişimlerin invziv olmyn şekilde rştırılmsı gerçekleştirilecektir. Kynklr 1. Blencowe H, Cousens S, Oestergrd MZ, Chou D, Moller AB, Nrwl R, et l. Ntionl, regionl, nd worldwide estimtes of preterm birth rtes in the yer 2010 with time trends since 1990 for selected countries: systemtic nlysis nd implictions. Lncet 2012;379(9832): Sezik M. Erken term doğumlr: hftlrd yklşım prensipleri. Perintoloji Dergisi 2013;21(3): Leung-Pined V, Gronowski AM. Biomrker tests for fetl lung mturity. Biomrk Med 2010;4(6): L Torre R, Cosmi E, Anceschi MH, Pizze JJ, Pig MD, Cosmi EV. Preliminry report on new nd noninvsive method for the ssessment of fetl lung mturity. J Perint Med 2003;31(5): Tekesin I, Anderer G, Hellmeyer L, Stein W, Kühnert M, Schmidt S. Assessment of fetl lung development by quntittive ultrsonic tissue chrcteriztion: methodicl study. Prent Dign 2004;24(9): Cye PD, Grnt DC, Doubilet PM, Jones TB. Prediction of fetl lung mturity: inccurcy of study using conventionl ultrsound instruments. Rdiology 1985;155(2): Beck AP, Arujo Júnior E, Leslie AT, Cmno L, Moron AF. Assessment of fetl lung mturity by ultrsound: objective study using gry-scle histogrm. J Mtern Fetl Neontl Med 2015;28(6): Plcio M, Cobo T, Mrtínez-Terrón M, Rttá GA, Bonet-Crné E, Amt-Roldán I, et l. Performnce of n utomtic quntittive ultrsound nlysis of the fetl lung to predict fetl lung mturity. Am J Obstet Gynecol 2012;207(6):504. e Cstellno G, Bonilh L, Li LM, Cendes F. Texture nlysis of medicl imges. Clin Rdiol 2004;59(12): Go S, Peng Y, Guo H, Liu W, Go T, Xu Y, et l. Texture nlysis nd clssifiction of ultrsound liver imges. Biomed Mter Eng 2014;24(1): Hu MK. Visul pttern recognition by moment invrints. IRE Trns Inf Theor 1962;8(2): Misiti M, Misiti Y, Oppenheim G, Poggi J M, editors. Wvelet toolbox user s guide. Ntick: The MthWorks Inc.; 1997.p Otsu N. A threshold selection method from gry-level histogrms. IEEE Trns Syst Mn Cybern 1979;9(1): Owjimehr M, Dnyli H, Helfroush MS. An improved method for liver diseses detection by ultrsound imge nlysis. J Med Signls Sens 2015;5(1): Sezik M, Ozky O, Arslnoglu E, Koker A, Cetin H, Ozbsr D, et l. Evlution of intr-mniotic surfctnt dministrtion for lung mturtion in preterm sheep. J Exp Anim Sci 2007;43(4): Fried AM, Loh FK, Umer MA, Dillon KP, Kryscio R. Echogenicity of fetl lung: reltion to fetl ge nd mturity. AJR Am J Roentgenol 1985;145(3): Sohn C, Stolz W, Bstert G. Dignosis of fetl lung mturity by ultrsound: new method nd first results. Ultrsound Obstet Gynecol 1991;1(5): Med K, Utsu M, Ymmoto N, Serizw M. Echogenicity of fetl lung nd liver quntified by the grey-level histogrm width. Ultrsound Med Biol 1999;25(2): Serizw M, Med K. Noninvsive fetl lung mturity prediction bsed on ultrsonic gry level histogrm width. Ultrsound Med Biol 2010;36(12): Prksh KN, Rmkrishnn AG, Suresh S, Chow TW. An investigtion into the fesibility of fetl lung mturity prediction using sttisticl texturl fetures. Ultrson Imging 2001;23(1): Prksh KN, Rmkrishnn AG, Suresh S, Chow TW. Fetl lung mturity nlysis using ultrsound imge fetures. IEEE Trns Inf Technol Biomed 2002;6(1): Cobo T, Bonet-Crne E, Mrtínez-Terrón M, Perez-Moreno A, Elís N, Luque J, et l. Fesibility nd reproducibility of fetl lung texture nlysis by Automtic Quntittive Ultrsound Anlysis nd correltion with gesttionl ge. Fetl Dign Ther 2012;31(4): Bonet-Crne E, Plcio M, Cobo T, Perez-Moreno A, Lopez M, Pirquive JP, et l. Quntittive ultrsound texture nlysis of fetl lungs to predict neontl respirtory morbidity. Ultrsound Obstet Gynecol 2015;45(4): How to cite this rticle: Yıldız ÜG, Sezik M, Çetiner H, Aydoğn T. Evlution of Fetl Lung Ultrsound Imges by Digitl Texture Anlysis Methods. J Clin Anl Med 2015; DOI: / JCAM Çıkr Çkışmsı ve Finnsmn Beynı Bu çlışmd çıkr çkışmsı ve finnsmn destek lındığı beyn edilmemiştir. 6