Omurilik şekil bozukluklarının sınıflandırılmasına yönelik yazılım geliştirme

ÖZETBu tez çalışması, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı Yüksek Lisans Programı’nda hazırlanmıştır.Radyoloji, X-Ray ve diğer görüntüleme yöntemlerinin tıpta tanı ve tedavi amacıyla kullanılmasıdır. X-Ray ışını diğer ışınlardan farklı olarak yumuşak dokulardan geçer ve dokuların sertlik, yumuşaklığına göre çeşitli gölgeler verir. Bu bilgilerden faydalanılarak gözle görülmeyen dokuların durumu hakkında bilgi sahibi olmak ve teşhis için röntgenlerden yararlanılır. Röntgen cihazlarında görüntüleme için tetkik edilecek hasta X-Ray ışınları ile bu ışınları tespit eden hassas film arasına koyulur ve kısa bir süre vücuttan röntgen ışınları geçirilir. Filmde çıkan siyah beyaz gölgeler bu işin hekimleri tarafından okunur ve düşünülen bir hastalığın teşhisine gidilir. Omurga eğriliğine sahip skolyoz hastalarına ait röntgenler üzerinde görüntü işleme teknikleri kullanarak röntgen görüntüleri iyileştirilmiş ve bilgisayar destekli teşhis yapabilme kabiliyeti sağlayan hekime teşhiste yardımcı olabilecek bir sınıflandırma yazılımı geliştirilmiştir. Bu çalışmada skolyoz hastalarının teşhisleri için kullanılan King-Moe sınıflandırma sistemine göre değişik sınıflara ait çeşitli hastane ve görüntüleme merkezlerinden 10 adet omurga röntgeni üzerinde çalışılmıştır. Görüntü işleme ile iyileştirilmiş röntgenler bulanık mantık yöntemi ile King-Moe sınıflandırma sistemi kullanılarak omurilik eğrilik sınıflandırması yapılmıştır. Bu uygulamada öncelik olan görüntü işleme aşamaları sırasında ön grafiden çekilmiş röntgen görüntülerindeki omurga yapısını kaburga ve istenmeyen dokulardan ayırma işleminin yapılabilmesi, görüntü iyileştirme sonucunda elde edilen görüntüden görüntünün ayırt edici özelliklerinin çıkartılmasıdır. Sonrasında ise, elde edilen özellikler ile sınıflandırmaya uygun bulanık mantık kurallarının çıkarılması ve bu kurallara bağlı sınıflandırma başarımı sağlayan, radyoloji alanında hekimlere teşhis konusunda yardımcı olabilecek bir yazılım geliştirilmeye çalışılmıştır.ABSTRACTThis thesis is prepared by Institute of Science and Technology, Department of Electronics-Computer in Marmara University. Radiology is the use of X-Ray and other screening systems on the purpose of diagnosis and treatment in medicine. X-Ray can pass through (penetrate) soft tissues as distinct from other rays and shade according to hardness or softness of tissues. To inform and diognose about the invisible tissues, rontgen are used. Patient who will be diagnosed for screening in x-ray machine is interposed between x-rays and sensitive film which ascertains these x-rays and x-rays are passed through body for a short time. Black and white shadows in film are tried to be understood by physicians and disease is diagnosed. In this thesis, image processing techniques are used in rontgens related patients with scoliosis, images of rontgen are improved and a helper software are tried to be written to support physicians’ diagnosis abilities and to supply computer aided diagnosis. Rontgens related to different class are used according to King Moe classification system which is normally used for diagnosis of patients with scoliosis with this study. Image classification which were improved with image processing – by using fuzzy logic – is tried to be achieved. In this application ranks of image processing are as follow respectively: Seperating ribcage and undesirable tissue from rhachis structure in the rontgen images which were shooted in front-graphy; lineament of images are revealed from the acquired image- after image recruitment. After that, fuzzy logic rules are revealed suitable for King-Moe classification system with the obtained lineaments and a helper software were tried to be written to support physicians about radiology – by providing classifation performance according to these rules. In this study, patients with scoliosis King-Moe classification system is used for diagnosis of various classes of X-rays of the spine with the optimized images using the image processing by using fuzzy logic classification is intended to get the success