KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Fen Dergisi / 2021 / Cilt: 16 - Sayı: 1

Difüz Optik Tomografi Sisteminde Görüntü İşleme Uygulamalarının Test Edilmesi

On Testing Image Processing Applications in Diffuse Optical Tomography System

Yiğit Ali ÜNCÜ
Gençay SEVİM
Murat CANPOLAT
Sayfa
1–16
Yayın Tarihi
2021-05-27
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

CWDOT sistemine uygun olan görüntü işleme yöntemlerinin Gauss filtreleme ve çift kübik interpolasyon yöntemleri olduğu gösterildi.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Sürekli Dalga Difüz Optik Tomografi (Continuous Wave Diffuse Optical Tomography, CWDOT) sistemi tıp alanında kullanılan görüntüleme sistemlerinden biridir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmanın amacı, CWDOT sistemi ile oluşturulan üç boyutlu (3B) meme fantomu görüntülerine farklı görüntü işleme yöntemlerini 3B olarak uygulamak ve en uygun görüntü işleme yöntemini belirlemektir.
💡
Sonuç & Katkı:CWDOT sistemine uygun olan görüntü işleme yöntemlerinin Gauss filtreleme ve çift kübik interpolasyon yöntemleri olduğu gösterildi.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Difüz optik tomografi · görüntü işleme · görüntü filtreleme

Özet

Sürekli Dalga Difüz Optik Tomografi (Continuous Wave Diffuse Optical Tomography, CWDOT) sistemi tıp alanında kullanılan görüntüleme sistemlerinden biridir. Bu çalışmanın amacı, CWDOT sistemi ile oluşturulan üç boyutlu (3B) meme fantomu görüntülerine farklı görüntü işleme yöntemlerini 3B olarak uygulamak ve en uygun görüntü işleme yöntemini belirlemektir. Meme fantomu intralipid, su ve Indosiyanin yeşili (ICG) karışımında yapıldı, tümörü temsil etmesi için karışımın içine inklüzyonlar konuldu. Bu çalışmada, görüntü işleme algoritmalarında uzaysal filtrelerden (spatial filter); Ortalama, Gauss, Laplas, Laplasyen Gauss filtreleme yöntemleri uygulandı. Daha sonra, en yakın komşu, çift doğrusal, çift kübik ve kübik spline interpolasyon yöntemleri görüntülere uygulandı. Görüntü işleme sonuçları; Tepe sinyalinin gürültüye oranı (PSNR), Ortalama hata karesi (MSE) ve Yapısal benzerlik oranı (SSIM) yöntemleri kullanılarak sayısal karşılaştırmaları yapılmıştır. Bu çalışma ile tümör benzeri yapıların meme fantomu içindeki konumlarını gerçek şekil ve boyutlarda en iyi ortaya çıkaran görüntü işleme yöntemleri belirlendi. CWDOT sistemine uygun olan görüntü işleme yöntemlerinin Gauss filtreleme ve çift kübik interpolasyon yöntemleri olduğu gösterildi.

Abstract

Continuous Wave Diffuse Optical Tomography (CWDOT) system is one of the emerging medical imaging modalities. This study aims to apply different three dimensional (3D) image processing methods to breast phantom images and determine the most appropriate image processing methods in CWDOT. A breast phantom was made with a mixture of intralipid, water, and Indocyanine green (ICG). Inclusions were used to represent the tumor inside the phantoms. First, image processing methods of spatial filters such as Average, Gaussian, Laplacian, Laplacian of Gaussian (LoG) filtering methods were implemented. Then, nearest, bilinear, bicubic, and cubic spline interpolation methods were applied to the images. After the image processing using different filters and interpolation techniques, the images were evaluated numerically using the Peak signal-to-noise ratio (PSNR), Mean square error (MSE), and Structural similarity index (SSIM) methods. In this study, the most appropriate image processing algorithm was defined based on the location, shapes, and sizes of the breast phantom inclusions. Our results show that Gaussian filtering and Bicubic Interpolation are the most appropriate filtering and interpolation techniques for the images obtained from CWDOT.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÜNCÜ, Y. A., SEVİM, G., CANPOLAT, M. (2021). Difüz Optik Tomografi Sisteminde Görüntü İşleme Uygulamalarının Test Edilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Fen Dergisi, Cilt: 16 - Sayı: 1, 1–16. https://ajindex.com/articles/260783

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. A.P. Gibson, J.C. Hebden, S.R. Arridge, “Recent advances in diffuse optical imaging,” Phys. Med. Biol., 50(4), R1-43, 2005
  2. D.A. Benaron, D.K. Stevenson, “Optical time-of-flight and absorbance imaging of biologic media,” Science, 259(5100), 1463-1466, 1993
  3. D.A. Benaron, S.R. Hintz, A. Villringer, D. Boas, A. Kleinschmidt, J. Frahm, C. Hirth, H. Obrig, J.C. van Houten, E.L. Kermit, W.F. Cheong, D. Stevenson, “Noninvasive functional imaging of human brain using light,” J. Cerebr. Blood F. Met., 20(3), 469-477, 2000
  4. B.W. Pogue, M.S. Patterson, “Frequency-domain optical absorption spectroscopy of finite tissue volumes using diffusion theory,” Phys. Med. Biol., 39(7), 1157-1180, 1994
  5. B. Chance, M. Cope, E. Gratton, N. Ramanujam, B. Tromberg, “Phase measurement of light absorption and scatter in human tissue,” Rev. Sci. Instrum., 69(10), 3457-3481, 1998
  6. A. M. Siegel, J. J. A. Marota, D. A. Boas, “Design and evaluation of a continuous-wave diffuse optical tomography system.,” Opt Express., 4(8), 287-298, 1999
  7. R. J. Gaudette, D. H. Brooks, C. A. DiMarzio, M. E. Kilmer, E. L. Miller, T. Gaudette, D.A. Boas, "A comparison study of linear reconstruction techniques for diffuse optical tomographic imaging of absorption coefficient," Phys. Med. Biol., 45(4), 1051-1070, 2000
  8. R.C. Gonzalez, and R. E. Woods, Digital Image Processing. 3rd ed. USA: Prentice-Hall, Inc., 2006, pp. 104-198
  9. W. K. Pratt, Digital Image Processing. PIKS Inside. 3rd. ed. USA: John Wiley & Sons, Inc., 2001, pp. 211-233
  10. Z. Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh, E.P. Simoncelli, “Image quality assessment: from error visibility to structural similarity,” IEEE T Image Process., 13(4), 600-612, 2004
  11. H. O. Kazanci, T. Mercan, and M. Canpolat, “Design and evaluation of a reflectance diffuse optical tomography system,” Opt. Quant. Electron., 47(2), 257-265, 2015
  12. S. Prahl. (2016, May 6). [Online]. Available:
  13. M. Sagawa, Y. Miyoseta, Y. Hayakawa, A. Honda, “Comparison of two-and three-dimensional filtering methods to improve image quality in multiplanar reconstruction of cone-beam computed tomography,” Oral Radiol., 25(2), 154-158, 2009
  14. Y. A. Üncü, T. Mercan, G. Sevim, M. Canpolat, “A new approach to image processing in diffuse optical tomography and 3-D image”, 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), Antalya, 2017, pp. 1-4
  15. Y. A. Üncü, T. Mercan, G. Sevim, M. Canpolat, “Interpolatio