C-means kümeleme algoritması ile kolposkopik görüntülerde anomali analizi

Abstract

Rahim ağzı kanseri kadınlar arasında üçüncü, cinsiyet ayrımı olmaksızın en çok görülen yedinci kanser türüdür. Rahim ağzı kanseri için erken teşhis, tedavinin başarılı olmasında en önemli faktör olup, erken teşhis sonucunda hastanın iyileşme ihtimali önemli ölçüde artmaktadır. Rahim ağzı kanseri belirtileri çok belirgin değildir ve serviksin kanser öncüsü değişikliklerinin herhangi bir bulgusu yoktur. Bu durum, hekimlerin tanı koymasını, dolayısıyla erken teşhisi zorlaştırmaktadır. Günümüzde rahim ağzı kanserine tanı ilk aşamada jinekolojik muayene daha sonra ultrasonografik muayene, manyetik rezonans (MR) - bilgisayarlı tomografi (BT) gibi detaylı görüntüleme yöntemleri ve son olarak biyopsi ile tanı koyulmaktadır. Ayrıca kanser belirtileri ortaya çıkmadan önce simir testi (Pap-smear) ile erken teşhis yapılabilmektedir. Görüntü işleme teknikleri, medikal görüntülerde insan gözünün ayırt edemediği ve yorumlayamadığı detayları ortaya çıkarabilmektedir. Rahim ağzı kanseri gibi erken teşhisin güç olduğu kanser türlerinde görüntü işleme tekniklerinin kullanılması hekimlerin daha kolay bir şekilde tanı koymasına olanak sağlamaktadır. Rahim ağzı kanseri görüntülerinde daha temiz bir görüntü alınabilmesi için yapılan bazı işlemler ve akabinde oluşan parlama, bulanıklık, odak uzaklığının iyi ayarlanmaması gibi nedenlerden ötürü görüntü işleme tekniklerinin verimliliği ve doğruluğu düşmektedir. Sunulan tez çalışmasında, Griscope Kolposkopi cihazıyla elde edilmiş 15 adet CIN-3 (yüksek derecede anormal servis hücreleri) rahim ağzı kanseri görüntülerinin bölütleme öncesi bazı süreçlerden geçirilerek, görüntü kalitesinin arttırılması ve yeni oluşan görüntüler üzerinde bölütleme teknikleri uygulanarak hekime bölütleme sayesinde daha kesin tanı koymasına yardımcı olacak bilgiler sunmayı hedeflemektedir. Bu amaç doğrultusunda ilk olarak görüntüler üzerinde Operatör Doktor Nurcan Armağan'ın işaretlemiş olduğu lezyonlu bölgeler referans alınmıştır. Ardından uygulamanın eriştiği sonuçlar ile kıyas edilerek çalışmanın doğruluğuna erişilmiştir. Sunulan çalışmada geliştirilmiş yazılımın ve yöntemin ortalama yüzde ellidört doğrulukla lezyonlu bölgeyi yakaladığı, görüntüye giren ve dokuyu temsil etmeyen tıbbi cihazların değerlendirmeye girdiği dolayısıyla bu yöntemin doğruluğunu düşürdüğü görülmüştür. Çalışma dahilinde tasarlanan yöntem için özel olarak alınacak kolposkopik görüntülerin doğruluğunun çok daha yüksek olacağı aşikardır. Ülkemizdeki hekim başına düşen hasta sayısı göz önünde bulundurulduğunda, kanser sürecinin erken yakalanabilmesi ve tanı koyması konusunda hekimlere yardımcı olunması hedeflenmiştir. Bu hedef doğrultusunda, çalışmanın amacı her yıl yarım milyon rahim ağzı kanseri vakasının erken teşhisine yönelik, hekimlere tanı kolaylığı sağlamak için sayısal görüntü algoritması geliştirmek, yapılan testlerin sonuçlarını ve çalışmanın doğruluğunu sunmaktır.