Printer Friendly

Development of an image processing system for automatic melanoma diagnosis from dermoscopic images: preliminary sudy/Melanom otomatik Teshisi icin dermoskopik goruntulerden bir goruntu isleme sistemi gelistirilmesi: on calisma.

Giris

Son yillarda beyaz irkta melanom tipi deri kanserinde duzenli bir artis gorulmektedir. Bu yuzden melanoma kaynakli olumleri ve melanoma tedavisi icin harcanacak giderleri en aza indirmek icin melanomanin erken teshisi son derece onem kazanmaktadir. Bu amacla yapilan calismalarda, dermoskopi en onemli tarama ve tani yontemi olarak kabul edilmektedir. Dermoskopinin en dezavantajli tarafi, degerlendirmenin degerlendiren kisinin bilgisine, tecrubesine ve diger etkilere bagli olarak degismesi ve uygulayan kisilere gore farkli sonuclara gidebilmesidir. Bunun dogal bir sonucu olarak otomatik melanom teshisi gerceklestirme amacli akilli yapay sistemlerin gelistirilmesi dusunulmustur. Bu turden sistemler genellikle deri uzerinde pigmente lezyon goruntusunu almaya yonelik ozel bir kamera, bunun bagli oldugu uygun bir bilgisayar sistemi ve bu bilgisayar uzerinde calisan bir sayisal goruntu isleme yazilimindan olusmaktadir. Bu sistemlerde kamera ile alinan pigmente lezyon goruntusu bilgisayar uzerinde calisan goruntu isleme yazilimi yardimiyla islenerek, konunun uzmanlarinin melanom muayenesi esnasinda yaptiklari isleme benzer bir sekilde, pigmente lezyon goruntusu uzerinde melanom suphesi cagristiracak gorsel niteliklerin tespit edilmesine calisilmaktadir.

Dermoskopik yontemlerdeki goruntuleme baslica iki sekilde yapilmaktadir. Epiluminesans mikroskopisi teriminin kullanildigi ilk yontemde, incelenecek pigmente lezyon uzerindeki killar temizlenir ve lezyonun yer aldigi bolgeye yag damlatildiktan sonra lezyon uzerine cam bir duzlem bastirilarak lezyon bir dermoskop veya bir mikroskop yardimiyla incelenir. Bu teknigin dezavantajlarindan birisi cam ile deri arasinda hava kabarciklari kalmasidir (1-5). Diger yontemde ise pigmente lezyonun bulundugu bolge, polarize isikla aydinlatilir ve yansiyan isik yine polarize bir filtreden gectikten sonra bir goruntuleme sistemine alinir. Bu teknik oncekine gore daha karmasik ve uygulanmasi daha zordur (6). Her iki teknik de benzer sonuclar uretmektedir.

Bu calismada Muhendislik Fakultesi ve Tip Fakultesi tarafindan ortaklasa yurutulen bir arastirma projesi kapsaminda gelistirilmekte olan bir dermatolojik goruntuleme sistemi tanitilmakta ve sistemin pigmente lezyon imgelerinin melanom acisindan analizi ile ilgili kismi incelenmektedir. Pigmente lezyonun gorsel niteliklerinin melanom acisindan degerlendirilmesi amaciyla gelistirilen ABCDE (Asymmetry, Border, Color, Diameter, Elevation) kurali klinik gozleme dayalidir. Buradan esinlenerek gelistirilen dermoskopik ABCD (Asymmetry, Border, Color, Differential structures) yontemi en cok ve en uzun sureli kullanilan dermoskopik algoritmadir (7). Bilgisayarli yontemde ise ABCD algoritmasinin kabaca ABC' sine karsilik gelen sadece asimetri, kenar ozelligi ve renk analizi ile ilgili sonuclar sunulmustur.

Yontem ve Bulgular

Sistemin Yapisi

Sekil-1 de gelistirilmekte olan dermoskopik goruntuleme sisteminin blok semasi, Sekil-2 de ise sistemin goruntuleme kismini olusturan parcalar ile sistemin kullanimi gorulmektedir. Sistem, yuksek islem hizi ve guvenli veri saklama ozelliklerine sahip bir sunucu bilgisayar, buna bagli amaca uygun ozel bir kamera ve bu donanimla birlikte calisan bir yazilimdan olusmaktadir. Kamera araciligiyla alinip uygun formatta sunucu bilgisayarin diskine kaydedilen pigmente lezyon goruntusu bilgisayarda calismakta olan uygulama yazilimi yardimiyla gercek zamanda islenmektedir. Yazilim iki ana kisimdan olusmaktadir. Birinci kisim alinan goruntuyu isleyerek bu goruntude melanoma ile ilgili gorsel niteliklerin varligini belirlemekte; bir uzman siniflandirici olan ikinci kisim ise birinci kismin uretmis oldugu oznitelik bilgisine dayanarak incelenmekte olan pigmente lezyonun melanoma olma olasiligini belirlemektedir.

[FIGURE 1 OMITTED]

[FIGURE 2 OMITTED]

Dermoskopik lezyon imgelerinin bolutlenmesi ve pigmente lezyon sinirlarinin dogru bir sekilde belirlenmesi icin kullanilan yontem asagidaki ana adimlani kapsamaktadir.

Asimetri Analizi

Lezyon asimetrisinin degerlendirilmesi, pigmente lezyon analizinde kullanilan temel yontemlerden biridir. Bu amacla, lezyondan elde edilen parcalanma indeksi, yuvarlaklik faktoru, asimetri indeksi, hacimlilik skoru gibi niteliklerden yararlanilir (8-11). Asimetrinin otomatik degerlendirilmesindeki temel islem lezyonun uzerinde yer aldigi deriden dogru bir sekilde bolutlenmesidir (segmentation). Lezyon bolutlemesinde kullanilan yaygin yaklasim imge histogram bilgisinden yararlanarak gerceklestirilen esikleme (thresholding) islemidir. Esikleme islemi genellikle nevus imgesinin once gri seviyeye dpnusturulmesi ve ardindan bu gri renk histogrami uzerinde esik seviyesinin tespiti seklinde uygulanmaktadir.

Sekil-3 a ve b'de pigmente lezyon ve iki asimetri ekseni gosterilmekte, Sekil-3 c,d,e ve f'de bolutleme ve dondurme islemleri gorulmektedir. Sekil-3 g ve h'deki goruntulerde asimetri yoksa tum alan siyah renkte olacaktir ve beyaz alanlarin yogunlugu asimetrinin buyuklugunu bize gostermekte ve rakamsal olarak belirtilmektedir (Tablo-1) (Sekil-3).

[FIGURE 3 OMITTED]

Kenar (Sinir) Duzensizligi Analizi

Klinik kenar duzensizligi terimi seklen kenarlarda girintili cikintili pigmentasyonu supheli lezyon ozelligi kabul eder. Dermoskopik ABCD algoritmasinda ise lezyon kenarlarinda rengin soluklasarak sonlanmasi beklenir. Lezyon sekiz eksene bolunerek buna uymayan kenar sayisi ile katsayi carpilarak puanlama yapilir. Bilgisayarli yontemimizde kenar duzensizligi cesitli sekillerde degerlendirilmektedir. Disbukey zarf (convex hull) yonteminde iki boyutlu duzlemde yayilmis noktalar kumesini saran en kucuk kapali disbukey cokgen, dis bukey zarf olarak adlandirilir. Sekil-4 a ve b'de disbukey zarf yontemi Sekil-4 c'de ise bu yontemle yazilimin ortaya koydugu lezyon ile onun disbukey zarfi arasindaki fark kenar duzensizligi gorulmekte ve sayisal olarak ifade edilmektedir. Ayrica yapilan renk analizinde koyu renkler ortada yogun olarak bulundugunda merkezden kenarlara renk halkalani gorunmesi normal lezyonlarin ozelligi iken kenarlarda duzensiz farkli renklerin gorulmesi pigmentasyon acisindan kenar duzensizligini gosterecektir. Burada hem sekil hem de pigmentasyonun yogunlugu acisindan kenar ozellikleri degerlendirilmistir (Tablo-2) (Sekil-4).

Renk Duzensizligi Analizi

Renk duzensizligi, lezyonun kotu huylu olmasi ihtimalini arttiran en onemli ozelliklerden birisidir. Saglikli lezyonlarda renk dagilimi genellikle duzenli, sagliksiz lezyonlarda ise duzensiz renk obekleri seklindedir. Dermoskopik ABCD degerlendirme yonteminde ise temel alinan alti renkten hangileri oldugu sayilir ve bu sayi ile katsayi carpilarak puanlama yapilir. Yani ne kadar cok renk gorulurse o kadar yuksek puan ve supheli lezyon oldugu kabul edilir. Bilgisayarli yontemde renk duzensizliginin analizinde once analizin yapilacagi renk uzayi secilir. Bunu takiben benzeri renk topluluklarinin obeklenmesi (clustering) ve bu renk obeklerine gore kuantalama islemi yapilir. Son olarak renk obeklerinin nevus merkezine gore dagilimi incelenerek renk duzensizligi degerlendirilir. Boylece sadece ne kadar farkli renk oldugu degil onlani dagilimindaki homojenite ve asimetri de gosterilmis olunur. Sekil-5'de renk cesitliligi ve dagilimi gosterilmektedir. Bu sekilde hem asimetri, hem kenar, hem de renk coklugu acisindan fikir verebilen bir islem yapilmistir (Tablo-3) (Sekil-5).

Tartisma

Klinik ve dermoskopik algoritmalarda ABCD harflerinden her biri nevusun melanoma acisindan onem tasiyan niteliklerini temsil etmektedir: Incelenmekte olan pigmente lezyonda bu niteliklerin ne miktarda olduguna bagli olarak agirlikli bir sayisal skor olusturulur ve bu skora gore melanom riski belirlenir.

Klasik uygulamada asimetri yok, var ve iki eksende var seklinde yorumlanip sadece 0, 1.3 ve 2.6 rakamsal degerleri verilebilmekte iken bilgisayarli yontemde ana eksen ve buna dik olan minor eksenler lezyon imgesinin yonelim acisinin bulunmasi ile hesaplanabilmekte, agirlik merkezinden gegen eksenlerin tumunun olusturdugu tarama sonucu asimetrik yapilar ortaya konmakta, buna bagli olarak Sekil-3'de goruldugu gibi asimetrik yogunluk hesaplanmaktadir. Asimetri indeksi, ana ve minor eksenlerin her iki yanindaki benzemezligin olcusudur. Bilgisayarli yontemde asimetri sadece sekil acisindan degil renk analizi ile yapisal asimetri acisindan da degerlendirilmis olmaktadir.

[FIGURE 4 OMITTED]

[FIGURE 5 OMITTED]

Sinir duzensizligi, lezyonun histolojik kararsizligini yansitmasi sebebiyle kanseri cagristiran onemli ozelliklerden birisidir. Lezyon sinirlari dikkatlice incelendiginde, dokusal ve yapisal duzensizlikler olmak uzere M tip duzensizlik goze garpar. Dokusal duzensizlikler lezyon sinirindaki kucuk degisimleri ifade eder. Lezyonun tumunde etkileri gozlemlenen tasmalar ve girintiler ise yapisal duzensizlikler olarak adlandirilir (11-13). Yapisal duzensizlikler melanom hucrelerinin artarak yayilmasi veya azalarak gerilemesi sonucu ortaya cikan belirtilerdir ve melanom teshisinde etkin bir aractir. ABCD algoritmasinda sinir duzensizligi sadece pigmentasyon acisindan ele alinirken bilgisayarli yontemle sinir duzensizligi niteligini elde etmek icin yogunluk indeksi, fraksiyon boyutu ve duzensizlik indeksi gibi nitelikler kullanilmakta (14-18), ayrica renk analizi ile birlikte dusunuldugunde; sinirlar hem sekil hem yapi acisindan degerlendirilmis olmaktadir.

Renk duzensizligi, lezyonun melanom olmasi ihtimalini arttiran en onemli gostergelerden birisidir (19,20). Saglikli ne vuslarda renk dagilimi genellikle duzenli ve tek renk baskinligi bulunurken, sagliksiz nevuslarda ise cok renkli ve duzensiz renk adaciklari seklindedir. Klinik acidan sadece karisik renkli ve koyu renkli nevuslarin kabaca supheli oldugu kabul edilir, dermoskopik ABCD de ise, renk coklugu degerlendirilmekte renklerin dagilimi yapisal asimetri icinde ele alinmaktadir. Bilgisayarli yontemin ustunlugu renkleri ton farklarini da gozeterek acikca gostermesi ve haritalandirma yaparak yapisal ve renksel asimetriyi de ortaya koymasidir.

ABCD yaklasiminin su ana kadar bahsedilen uc ana asamasi melanoma teshisi icin gerekli olan bilgiyi buyuk oranda saglamaktadir. Dorduncu asama olan yapisal ozellikler (differential structures) asamasi ilk uc asamada elde edilen bilgiye destek niteliginde olan cesitli gorsel niteliklerin varliginin arastirilmasini kapsamaktadir. Bu nitelikler arasinda bulutsu yapilar, globuller, mavi/beyaz noktalar, ozel pigmente yapilar, vb. sayilabilir. Burada standart bir yontem olmayip aranilan niteligin turune gore kullanilan analiz yontemleri farkliliklar gostermektedir. Bu yuzden dorduncu asama yazilimin su andaki surumune dahil edilmemis ve degerlendirme isleminin hekim tarafindan yapilmasi daha uygun gorulmustur.

Bu calismada melanom tipi deri kanserlerinin otomatik ve hizli teshisine yonelik bir sistemin goruntu isleme ile ilgili kismi tanitilmistir. Bu yazilim tarafindan tespit edilen ve bu makalede konu edilen nitelikler ayni yazilimin diger bir modulu olan bir uzman siniflandirici yardimiyla degerlendirilerek incelenen lezyonun malin olma durumu ortaya koyulmaktadir. Burada kullanilan siniflandirici islemsel zeka (computational intelligence) tabanli egitilebilir bir matematiksel operatordur. Gerek detaylica ele alinmasi gereken kapsamli bir matematiksel yontem olmasi, gerekse konu olarak bu makalenin kapsami disinda olmasi sebebiyle bu calismada siniflandirici hakkinda bilgi verilememistir. Siniflandiricinin ve siniflandirma isleminin ayri bir calismada ele alinmasi dusunulmektedir.

Sistem temelde bir karar destek sistemi olup hekimin tani koymadaki karar surecini desteklemekte ve hizlandirmaktadir. Buna ek olarak; pigmente lezyona ait gorsel niteliklerin olculebilir sayisal verilere donusturulmesi ve taninin bu verilere dayandirilmasi karar sureci esnasinda subjektiviteyi ve kisisel faktorleri en aza indirmektedir. Sistemi gelistirme calismalari halen devam etmektedir.

Tesekkur

Bu calisma halen devam etmekte olan tibbi goruntu isleme konusunda genis kapsamli bir arastirma faaliyeti esnasinda elde edilen sonuclardan bir kismini sunmakta olup arastirmanin degisik asamalani farkli projeler kapsaminda Erciyes Universitesi Bilimsel ve Teknolojik Arastirma Projeleri Birimi (02-012-4), Devlet Planlama Teskilati (DPT-05-01) ve TIBITAK (106E162) tarafindan desteklenmistir.

Kaynaklar

(1.) Andreassi L, Perotti R, Burroni M, et al. Computerized image analysis of pigmented lesions. Chronica Dermatologica 1995; 5:11-24.

(2.) Bahmer FA, Fritsch P, Kreusch J, et al. Terminology in surface microscopy. J Am Acad Dermatol 1990; 23: 1159-62.

(3.) Binder M, Schwarz M, Winkler A, et al. Epiluminescence microscopy: a useful tool for the diagnosis of pigmented skin lesions for formally trained dermatologists. Arch Dermatol 1995; 131: 286-91.

(4.) Kenet RO, Kang S, Barney JK, et al. Clinical diagnosis of pigmented lesions using digital epiluminescence microscopy. Arch Dermatol 1993; 129: 157-74.

(5.) Seidenari S, Burroni M, Giordana DE, et al. Computerized evaluation of pigmented skin lesion images record by a videomicroscope: comparison between polarizing mode observation and oil/slide mode observation. Skin Research and Technology 1995; 1: 187-91.

(6.) Seidenair S, Pellacani G, Pepe P, Digital videomicroscopy improves diagnostic accuracy for melanoma. J Am Acad Dermatol 1998; 39:175-81.

(7.) Nachbar F, Stolz VW, Merkle T, et al. The ABCD rule of dermatoscopy. High prospective value in the diagnosis of doubtful melanocytic skin lesions. J Am Acad Dermatol 1994; 30: 551-9.

(8.) Gren A, Martin N, Pfitzner J, et al. Computer image analysis in the diagnosis of melanoma J Am Acad Dermatol 1994; 31: 958-64.

(9.) Cascinelli N, Ferrario M, Bufalino R, et al. Results obtained by using a computerized image analysis system designed as an aid to diagnosis of cutaneous melanoma. Melanoma Res 1992; 2: 163-70.

(10.) Stoecker WV, Li WW, Moss RH, Automatic detection of asymmetry in skin tumors. Computerized Med Imag Graph 1992; 16:191-7.

(11.) Claridge E, Hall PN, Kefe M, et al. Shape analysis for classification of malignant melanoma. J. Biomed. Eng 1992; 14: 229-34.

(12.) Ganster H, Gelautz M, Pinz A, et al. Initial results of automated melanoma recognition. In: Borgefors G, editor. 1995; Proceedings of the 9th Scandinavian Conference on Image Analysis, Uppsala, Sweden: Swedish Society for Automated Image Analysis, 209-18.

(13.) Gutkowicz-Krusin D, Elbaum M, Szwaykowski P, et al. Can early malignant melanoma be differentiated from atypical melanocytic nevus by in vivo techniques? Part II: Automatic machine vision classification. Skin Res Technol 1997; 15-22.

(14.) Golston JE, Stoecker WV, Moss RH, et al. Automatic detection of irregular borders in melanoma and other skin tumors. Computerized Medical Imaging and Graphics 1992;16:199-203.

(15.) White R, Rigel DS, Friedman R. Computer applications in the diagnosis and prognosis of malignant melanoma. Dermatol Clin 1992; 9: 695-702.

(16.) Claridge E, Morris J, Smoth D, et al. Evaluation of border irregularity in pigmented skin lesions against a consensus of expert clinicians. In: Medical Image Understanding and Analysis, 1998, Leeds, U.K.

(17.) Ng V, Lee T. Measuring border irregularities of skin lesions using fractal dimensions. SPIE Photonics China, 1996; Electronic Imaging and Multimedia Systems 2898: 64-72.

(18.) Lee T, Atkins M. A new approach to measure border irregularity for melanocytic lesions. in Proceedings of SPIE in Medical Imaging, K. M. Hanson, editor, 2000; 3979: 668-75.

(19.) Hance G, Umbaugh S, Moss R, et al. Unsupervised color image segmentation with application to skin tumor borders. IEEE Eng Med Biol 1996; 15: 104-11.

(20.) Umbaugh SE, Moss RH, Stoecker WV. Automatic color segmentation of images with application to detection of variegated coloring in skin tumors. IEEE Eng Med Biol 1989; 43-50.

Murat Borlu, M.Emin Yuksel [1]

Erciyes Universitesi Tip Fakultesi, Dermatoloji Anabilim Dali, Kayseri, Turkiye

[1] Erciyes Universitesi Mubendislik Fakultesi Elektrik-Elektronik Bolumu, Kayseri, Turkiye

Yazisma Adresi / Corresponding Author: Dr. Murat Borlu, Erciyes Universitesi Tip Fakultesi, Dermatoloji Anabilim Dali, Kayseri, Turkiye

Tel: 0352 437 7615 Faks: 0352 437 7615/15 e-posta: muratborlu@erciyes.edu.tr

Bu calisma 13. Biyomedikal Muhendisligi Ulusal Toplantisi nda (BIYOMUT 2008) sunulmustur.
Tablo 1. Sekil-3'teki lezyonda asimetrinin klinik-dermoskopik-
bilgisayarli yontemle degerlendirilmesi

 Klinik (ABCDE) Dermoskopik (ABCD)

Alabilecegi degerler simetrik-asimetrik 0-1-2 eksende asimetri
Lezyon (Sekil-3) Simetrik 1 (veya 2) eksende asimetri
Sonuc-skor Simetrik lezyon 1.3 veya 2.6 (1-2 x 1.3)

 Bilgisayarli yontem

Alabilecegi degerler Asimetri indeksi
Lezyon (Sekil-3) Beyaz alanlarin yogunlugu
Sonuc-skor 0.421

Tablo 2. Sekil-3'teki lezyonda kenar ozelliklerinin
klinik-dermoskopik-bilgisayarli yontemle degerlendirilmesi

 Klinik (ABODE) Dermoskopik (ABCD)

Alabilecegi Deger Duzenli-duzensiz 0-8 eksende ani pigment
 sonlanmasi
Lezyon (Sekil-3) Duzensiz 3 veya 4 eksende ani pigment
 sonlanmasi
Sonuc-skor Duzensiz 0.3 veya 0.4 (3-4 x 0.1)

 Bilgisayarli yontem

Alabilecegi Deger Dis bukey zarf yontemi,
Lezyon (Sekil-3) Sekil-4c'de beyaz alan yogunlugu,
Sonuc-skor 0.066

Tablo 3. Sekil-3'teki lezyonda renk ozelliginin
klinik-dermoskopik-bilgisayarli yontemle degerlendirilmesi

 Klinik (ABCDE) Dermoskopik (ABCD)

Alabilecegi Deger Acik-koyu-karisik renkli 6 renk acik-koyu
 kahverengi-siyah-
 mavi-kirmizi-beyaz
Lezyon (Sekil-3 icin) Koyu kahverengi Acik-koyu kahverengi
Sonuc-skor Koyu renkli lezyon 1 (2x0.5)

 Bilgisayarli yontem

Alabilecegi Deger 4 ana renkle yapilan renk analizi
Lezyon (Sekil-3 icin) Sekil-5b
Sonuc-skor 0.861
COPYRIGHT 2008 Aves Yayincilik
No portion of this article can be reproduced without the express written permission from the copyright holder.
Copyright 2008 Gale, Cengage Learning. All rights reserved.

Article Details
Printer friendly Cite/link Email Feedback
Title Annotation:Original Article/Orijinal Arastirma
Author:Borlu, Murat; Yuksel, M. Emin
Publication:Turkish Journal of Dermatology
Article Type:Report
Geographic Code:7TURK
Date:Dec 1, 2008
Words:2278
Previous Article:The effectiveness of contact cryotherapy in treatment of infantil hemangiomas/Infantil hemanjiomlarin tedavisinde kontakt kriyoterapinin etkinligi.
Next Article:Psychogenic pruritus/Psikojenik pruritus.
Topics:


Related Articles
Importance and necessity of study groups/Calisma gruplarinin onemi ve gerekliligi.

Terms of use | Privacy policy | Copyright © 2019 Farlex, Inc. | Feedback | For webmasters