ARAŞTIRMA. Histopatolojik İmgelerde İstenen Bir Hücrenin Otomatik Sayımı. 2006: 20 (6): Suat TORAMAN İbrahim TÜRKOĞLU

Transkript

1 ARAŞTIRMA 2006: 20 (6): Suat TORAMAN İbrahim TÜRKOĞLU Fırat Üiveritei Tekik Eğitim Fakültei Elektroik ve Bilgiayar Eğitimi Bölümü Elazığ-TÜRKİYE Hitopatolojik İmgelerde İtee Bir Hücrei Otomatik Sayımı Bu çalışmada, hitopatolojik imgelerde çeşitli hatalıkları taımaı işlemide, hekime yardımcı olacak ve kolaylık ağlayacak bir karar detek itemi taarlamıştır. Otomatik hücre ayma itemide, hekimler içi uzu zama ve dikkat gerektire uygulamaları daha kıa ürede ve itee başarım ölçütleri içide yapılmaı ağlamıştır. Geliştirile item, hitopatolojik imgede itee hücreleri ayrıştırılmaıı ağlaya bölütleme, öz kouu hücreleri daha görüür hale getirilmeide iyileştirme ve itee hücreleri ayılmaı aşamalarıı içermektedir. Otomatik hücre ayma itemii hepatitli ve kaerli hatalarda alıa hitopatolojik imgeler üzeride değerledirmei yapılmıştır. Elde edile ouçlar, hekim bulguları ile karşılaştırılarak, %90 oraıda doğruluk örtüşmei ağlamıştır. Aahtar Kelimeler: Bölütleme, Shao Etropi, Hitopatoloji, İyileştirme, Hücre ayma. Automatic Eumeratio of a Deired Cell o Hitopathologic Image I thi tudy, a deciio upport ytem i deiged which make thig eaier for phyicia ad help them for recogizig variou dieae from hitopathologic image. I automatic eumeratio of cell ytem, the deired applicatio, which eceitate more attetio ad log time for phyicia, are carried out at hort time ad high ucce rate. The developed ytem compoed of a egmetatio tage which dicrimiate the deired cell from the backgroud, a ehacemet tage which improve the repreetatio of the image ad a eumeratio tage which cout the cell from the hitopathologic image. The evaluatio of the propoed ytem i doe o the hitopathologic image which were take from the hepatiti ad cacer patiet. The ytem reult are compared with the phyicia reult ad it i ee that both reult are matched at 90 % high accuracy rate. Aahtar Kelimeler: Segmetatio, Shao Etropy, Hitopathology, Retoratio, Cell Eumeratio Geliş Tarihi : Kabul Tarihi : Yazışma Adrei İbrahim TÜRKOĞLU Fırat Üiveritei Tekik Eğitim Fakültei Elektroik ve Bilgiayar Eğitimi Bölümü 239 Elazığ-TÜRKİYE iturkoglu@firat.edu.tr Giriş İmge (reim, görütü) işleme birçok baamakta oluşur. Bu işleme tekiklerii e öemlileride biri bölütleme işlemidir. Bölütleme işlemi, imgedeki herhagi bir örütüyü veya imgei herhagi bir parçaıı arka plada ayrılmaıdır (). Bölütleme işlemii öemi, daha ora yapılacak birçok imge işleme algoritmalarıda kullaılmaıda kayaklamaktadır. Bu edele, bölütleme aşamaıda yapılacak bir hata bütü baamakları yalış ouçlar üretmeie ede olacaktır (2). İmge bölütleme işlemii, bir çok alada başarılı uygulamaları mevcuttur: Tıp alaıda, Gamma ve X ışıları yardımıyla damardaki tıkaıklıkları, ertleşmeleri ve çatlakları izlemei (3), hatada alıa doku parçaı içeriideki hatalıklı hücreleri tepit edilmeide (4-8), edütriyel alada, ekik elema, elektrikel devre çizgileri araıda kopukluk olup olmadığıı tepiti, meteorolojide, uzayda çekile uydu fotoğrafları yorumlaarak hava tahmii yapılmaı veya özel rekledirme işlemleri yapılarak ozo tabakaıı delimei ile meydaa gele aşırı ııma olayıı izlemei () örek olarak verilebilir. İmge bölütleme işlemide faydalaarak itee örütüleri imgede ayrıştırılmaıı takibe, imgede hücre ayma işlemi yapılabilmektedir (9). İmgeleri bilgiayar ortamıa aktarılarak içide itee hücreleri otomatik ayılmaı işlemii e öemli özelliği, hızlı olmaıdır. Normal koşullarda uzma kişileri birkaç aat içide gerçekleştirdikleri hücre ayma işlemi bilgiayar ile birkaç aiye ürmektedir. Bu zama taarrufu doktoru daha hızlı karar vermeie dolayııyla daha fazla iceleme yapabilmeie olaak ağlamaktadır. Geliştirile otomatik hücre ayma itemii alt yapııı dayadığı temeller aşağıda kıaca açıklamıştır: 409

2 TORAMAN S ve TÜRKOĞLU İ Hitopatolojik İmgelerde İtee F.Ü. Sağ.Bil.Derg. Gereç ve Yötem Shao Etropi ile Bölütleme: Geliştirile yötemde, bölütleme kavramı imgede itee hücreleri ayrıştırılmaı amacı ile kullaılmıştır. Bu amaçla etropi tabalı bir yapı, literatür deteği ile tercih edilmiştir (0). Etropi kavramı, bir itemi düzeliliğii ölçmek amacı ile termodiamik fiziğide iyi bilie bir kavramdır. Ayrıca, etropi kavramı bir olayı içerdiği bilgii ortalama miktarıı ölçmek amacı ile de kullaılmaktadır. İmge işlemede yaygı olarak kullaıla etropi heaplama türleri: Shao, Norm, Eşik yötemleridir (). Shao etropi, e popüler etropi ölçüleride biridir. Bilim ve tekolojii birçok alada Shao etropii faydalı olduğu görülmüştür (2). Bu algoritma; i =, 2,..., e kadar ola bir olaılık itemi, p i, i. elemaı olaılık değeri olup, i =,2,..., p i i= = P p p p P = (, 2,..., ) P olu kümedeki bütü olaılık dağılım kümeii göterir. H : P [0, ). Ayrık olaılık dağılımı P içi etropi taımı deklem de türetilir. Ayrık olaılık dağılımı H = ( P ) = p log p [] i= i Bütü etropi taımları içi log değeri log2 olarak alımaktadır. H ( p, p2,..., p ) H,..., i [2] Bütü IN H tekbiçimli dağılım içi makimum değer elde eder. Literatüre bakıldığıda ee-alt taba ııflamaıda etropi kriter olarak kullaılmaktadır. imgeyi iki parçaya böle bir eşikleme değeridir. [0,] araı gri eviye değerleri alt tabaı temil eder. [+,l+] gri eviye aralığı itee hücre örütüüü temil eder. Bölümüş imgei Shao etropii Deklem 3 de taımlamaktadır. l H ( ) = log log = P = + g 0 P P g P p ( gri eviye g i meydaa gelme olaılığıdır. P = g = 0 [3] [0,] aralığıdaki gri eviye değerlerii meydaa gelme olaılıklarıı toplamıdır (0). Bu olaılık değerleri kullaılarak imgede hücre örütüü-alt taba ayrımı gerçekleştirilmektedir. Kapama İşlemi: İtee hücreleri ayrıştırılmaıı ağlaya bölütleme işlemie ilave olarak, hücreleri daha et bir şekilde ortaya çıkmaıı gerçeklemek içi kapama işlemi uygulamıştır. Kapama (Cloi işlemi, dış hat bölümlerii yumuşatma meyilli bir işlemdir. Kapama işlemi geellikle dar açıklıkları birbirie kayaştırır, küçük delikleri yok eder ve dış hatlardaki boşlukları doldurur. B şekilledirme elemaı Şekil i dışıda yuvarlaıra, B yi A ı ıırları dışıda yuvarlama oucuda şekilledirme elemaıı A ı yüzeyie tema etmediği yerlere kapama işlemi gerçekleştirilir. Şekil kapamaı temel geometrik özelliğii götermektedir (). Şekil. (a) A kümeii dış ıırları boyuca yuvarlaa şekilledirme elemaı B (b) Kapama işlemii gerçekleştirileceği ala (c) Tamamlamış kapama işlemi Geliştirile Otomatik Hücre Sayma Sitemi: Geliştirile otomatik hücre ayma itemii yapıı Şekil 2 de verilmiştir. İmge Gri Seviye Bölütleme İyileştirme Hücre Sayma Şekil 2. Otomatik hücre ayma itemii yapıı Çıkış Hitopatolojik İmgeleri Alımaı: Hitopatoloji, doku ve orgaları doğal yapııda oluşa lezyoları mikrokobiii iceleye bir bilim dalı olup (3), uygulamada kullaıla hitopatolojik imgeler, Fırat Üiveritei, Fırat Tıp Merkezi, Patoloji bölümüde alımıştır. Bu hitopatolojik imge örütüleri, hatalarda alıa dokuları mikrokop altıda çekile reimleridir. İmgeleri alımaıda Olympu BX 50 ışık mikrokobua bağlı, Olympu C-4000Z ayıal fotoğraf makiei kullaılmıştır. Alıa ayıal imgeleri çözüürlük değerleri 2288x72 pikel ve 72 dpi dir. Çözüürlük değerii yükek olmaı bölütleme işlemii daha iyi olmaıı ağlamaktadır. Yötem: Bilgiayar ortamıa aktarıla imgelerdeki hücreleri ayılabilmei içi belirli işlemlerde geçirilmei gerekmektedir. Gerçekleştirile bu işlemler aşağıda ıraıyla açıklamıştır. 40

3 Cilt : 20, Sayı : 6 Hitopatolojik İmgelerde İtee Aralık 2006 Adım -: Rekli imgeler gri eviyeye döüştürülür. bir hücrei alaıa bölüerek hücreleri ayıı bulumaktadır. (a) (b) Adım -2: Gri eviyedeki her pikeli olaılık değeri belirledikte ora imgeyi bölütleyecek e iyi eşikleme değeri Shao Etropi yötemi ile (deklem 3) elde edilir. Eşik Değeri: H()=38 Eşik Değeri: 5 Şekil 4. İmgei eşik değeri Adım -3. Adım 2 de elde edile Shao etropi ile elde edile eşikleme değeri H() ve deklem 4 kullaılarak imge bölütleir (Şekil 5). = 0 > H ( ) H ( ) [4] H()=38 H()= 5 Şekil 5. Bölütlemiş imge Adım -4: Bölütleme ile itee hücreler diğer ormal hücrelerde belirgi bir şekilde ayrılmıştır. Fakat imgede itemeye pürüzler bulumaktadır. Bu pürüzleri giderilmei içi bütü pikeller kapama işlemide geçirilmei ile imge iyileştirmeye tabi tutulmaktadır. Bu işlemler ile pürüzlü ola hücre kearları daha belirgi bir hale getirilmiştir. Adım -5: Kapama işlemide geçirilmiş ola hücreleri alaları toplamı heaplamaktadır. Bu toplam oucu bulua ala, öcede belirlemiş ola ortalama H()=38 H()= 5 Şekil 6. Kapama işlemide geçirile imgeler Bulgular Geliştirile yötemi başarımı 30 imge üzeride değerledirilmiş olup, Doktor (Ort ± SD = 75,83 ± 5,80) ve yötem (Ort ± SD = 68,9 ± 6,23) verilerie dayaarak elde edile hücre ayıları ortalamaları kullaılarak, iki grup tudet-t teti ile değerledirildi. Tet oucu iki grup araıda alamlı bir farklılık olmadığı gözledi (P> 0.05). Ayrıca gruplarda imgeleri içideki hücreleri ayımı, hekim ve geliştirile yötemi ouçlarıa dayalı olarak yapıla heaplamalarda, geliştirile yötemi duyarlılığıı (eitivit %90.25, özgülüğüü (pecifit ie %00 olduğu görüldü. Tablo. de toplam tet kümei ait bazı imgeleri içideki hücreleri ayımı, hekim ve geliştirile yötemi ouçları kıyalamalı olarak verilmiştir. Tartışma Bu çalışma herhagi bir dokuda bulua hücre örütülerii alt-tabada ayrıştırılmaı ve ora ala heaplama yötemide faydalaılarak, itee bir hücre ayııı bulumaıı amaçlamıştır. Geliştirile böyle bir bilgiayarlı imge işleme itemii yardımı ile çeşitli hatalıkları taı bulma üreçleride hekimlere daha güveilir ve ağlıklı veriler uularak, taı koymaya yardımcı daha güveilir karar detek itemleri gerçekleştirilebilecektir. Böylece, çeşitli tıbbı imgelerdeki itee hücre türlerii ayılmaıa bağlı teşhi itemleride: Hızlılık ağlamakta, İş yoğuluğuda kayaklaa hekim yaılmalarıa bağlı hataları öüe geçilmekte, Dikkat gerektire patolojik değerledirmelerde yardımcı bir karar detek uuru olmaktadır. Teşekkür Hitopatolojik imgeleri bize ağladığı içi Fırat Tıp Merkezi Patoloji bölümüe teşekkür ederiz. Bu çalışma Fırat Üiveritei Bilimel Araştırma Projeleri Yöetim Birimi (Proje No: FÜBAP-985) tarafıda deteklemiştir. 4

4 TORAMAN S ve TÜRKOĞLU İ Hitopatolojik İmgelerde İtee F.Ü. Sağ.Bil.Derg. Tablo. Geliştirile otomatik hücre ayma yötemii başarımı İmgeler Doktor Yötem Doğruluk (%) Duyarlılık (%) Özgüllük (%) ,

5 Cilt : 20, Sayı : 6 Hitopatolojik İmgelerde İtee Aralık 2006 Kayaklar. Gozale, R. C., Wood, R. E., Digital Image Proeig, Pretical Hall, Torama, S., ve Türkoğlu, İ., Hitopatolojik İmgeleri Akıllı Yapılar İle Bölütlemei, ASYU-Akıllı Sitemlerde Yeilikler ve Uygulamaları Sempozyumu, 8-84, İtabul, Giaati, R., Fumelli, P., Paerii, G.,Zigaretti, P., İmagig ytem for retial chage evaluatio, IPA97, Coferece Publicatio No. 443, Kara, S., Şeer, F., Okada, M., Yıldırım, M., Patolojik doku öreklerii bilgiayar tabalı aalizi, , SIU, Petere, M.E., Art, T., Recogitio of radiopaque marker i X-ray image uig a eural etwork a oliear filter, Patter Recogitio Letter, 20(5), , Egiar, A.N., Sharif, B.S., Naguib, R.N.G., Beett, M.K., Murray, A., Texture decriptio ad claificatio for pathological aalyi of cacerou coloic mucoa, Seveth Iteratioal Coferece o Image Proceig Ad It Applicatio, (3-5), , Bauer, W., Mackezie, C.D., Cacer detectio via determiatio of fractal cell dimeio, Patter Formatio ad Solito, IEEE, , 07/ Egiar, A.N., Naguib, R.N.G., Baya S.S., Beett, M.K. Murray, A., Fractal Aalyi i the Detectio of Coloic Cacer Image, IEEE Traactıo o Iformatıo Techology i Bıomedıcıe, 6 (), 54-58, Torama, S., Hitopatolojik İmgeleri Değerledirilmeide Örütü Taıma Temelli Karar Detek Sitemleri, Fırat Üiveritei, Yükek Lia, Pu, T., Etropic threholdig, a ew method, CGIP 6, , 98.. Türkoğlu, İ., Durağa olmaya işaretler içi zama-freka etropilerie dayalı akıllı örütü taıma, Fırat Üiveritei, Fe Bilimleri Etitüü, Doktora Tezi, Karmehu, Etropy Meaure, Maximum Etropy Priciple ad Emergig Applicatio, Yeerma, M., Geel Patoloji, Nobel Tıp Kitabevleri, İtabul,