Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI Insightİkinci aşamada; çakıştırılmış görüntüler üzerindeki nodüllerin daha önceden bilinen konum bilgilerine göre her iki görüntüde eşleşen nodüller tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Akciğer nodülleri kanser vakalarında sıkça gözlenmektedir. Günümüzde nodüller, tomografi veya MRI gibi teknolojiler kullanılarak görüntülenebilmektedir. Ancak, x-ray görüntüleme yaygın kullanımının yanı sıra düşük maliyetli bir yöntemdir. Bu bağlamda, nodüllerin gelişimlerinin sık aralıklarla takip edilmesinde x-ray görüntülerinin kullanılması birçok yönden fayda sağlamaktadır. Bu çalışmada akciğer x-ray görüntülerinden nodüllerin gelişimlerini otomatik olarak takip edebilen üç aşamalı yenilikçi bir yaklaşım önerilmiştir. İlk aşamada; bir hastaya ait nodül gelişiminin değerlendirilebilmesi için farklı zamanlarda çekilen görüntülerin üst üste bindirilmesi gerçekleştirilmiştir. Üst üste bindirme yapabilmek için öz nitelik çıkarma ve eşleştirme yöntemleri kullanılarak homografi matrisi elde edilmiş ve sonrasında görüntü çakıştırma işlemi gerçekleştirilmiştir. İkinci aşamada; çakıştırılmış görüntüler üzerindeki nodüllerin daha önceden bilinen konum bilgilerine göre her iki görüntüde eşleşen nodüller tespit edilmiştir. İlk görüntüde eşleşmeyen nodüllerin kaybolduğu, sadece ikinci görüntüde yer alan nodüllerin yeni ortaya çıktığı değerlendirilmiştir. Son aşamada; nodüller, görüntü üzerinde piksel kümesinden oluşan kapalı alan olarak değerlendirilmiş olup eşleşmeden sonra kapalı alanların oluşturduğu alan bilgileri hesaplanmıştır. Bu şekilde büyüme ya da küçülme durumları sayısal olarak ortaya konulmuştur. Geliştirilen yaklaşımın test edilmesi için Başkent Üniversitesi Radyoloji Bölümü tarafından temin edilen hasta veri kümesi kullanılmıştır. Test sonuçlarının doğrulanması uzman bir radyolog desteği ile gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada sunulan nodül gelişim takip sisteminde umut verici sonuçlara ulaşılmıştır.
Abstract
Lung nodules are frequently observed in cases of cancer. Nodules can be monitored with technologies such as computed tomography (CT) or magnetic resonance imaging (MRI). However, x-ray imaging is a low-cost method as well as its widespread usage. In this context, monitoring the nodules in short intervals by x-ray imaging gives benefits in many aspects. In this study, a three-stage novel approach is proposed to trace the nodule progressions from the lung x-ray images, automatically. In the first stage, x-ray images of a patient taken at different times must be registered to evaluate the nodule progression. To perform the registration, feature extraction and matching methods are employed, and then the homography matrix is calculated. In the second stage, according to previously known nodule positions, matched nodules are detected on registered images. Mismatched nodules in the first image are considered as lost, while the nodules only found in the second image are evaluated as newly appeared. In the last stage, nodules are considered as closed contours consisting of pixel set where closed contour area is calculated after nodule matching process. In this way, growth and shrink states are determined numerically. To test the proposed approach, a patient data set provided by Baskent University, Department of Radiology is used. The validation of the test results is performed by an expert radiologist. According to the results obtained, the presented nodule progression trace system is found promising.