Zatürre morfolojisi ve küme istatistiklerinin belirlenmesi

Abstract

Tıbbi görüntüler klinik uygulamalarda patolojik durumların belirlenmesinde önemli rol oynar ve özellikle hekimlerin tercih ettiği bir uygulamadır. Ancak zatürre patolojisini tespit etmek için akciğer röntgen görüntüleri üzerinde oluşan gözeneklerin değişimine bakılarak karar verilmektedir. Dolayısı ile klinik zatürre enfeksiyonun tıbbi tanısı için, tıbbi röntgen görüntüde gözlenebilen akciğer içindeki nesnelerin fraktal yapılanması nedeniyle boyutun belirlenmesi en büyük karmaşık problemlerden biridir. Bu amaçla bu tez çalışmasında, zatürre hastalığı teşhisinde kullanılan röntgen görüntüleri üzerinde normal, bakteri, virüs ve COVID-19 virüs hetero-morfolojik yapılanmanın fraktal boyut analizi kullanılarak incelenmektedir. Fraktal boyut değerleri görüntüdeki kontrast ve kaplama oranına göre değişim göstermektedir. Normal akciğer radyoloji görüntüsüne göre bakteri kaynaklı zatürrede fraktal boyut azalırken virüs ve COVID-19 virüsü kaynaklı zatürrede artmaktadır. Ayrıca fraktal boyutlar kaplama oranı arasında doğrusal bir ilişki olduğu belirlenmiş ve diğer güncel yaklaşımlarla karşılaştırılmıştır. Bulgular zatürre patolojisini tanı olarak belirlemede fraktal boyut belirleme metodolojileri arasında fraktal geometri, tıbbi görüntü araştırmalarında etkili bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Fraktal boyut belirleme tekniklerinin performansının, klinik görüntüden teşhis açısından önemli bilgileri belirlemek için diğer son teknoloji yöntemlere ek olarak kullanılması gerekliliği önerilmektedir.Medical images play an important role in determining pathological conditions in clinical applications and are an application preferred especially by physicians. However, in order to detect pneumonia pathology, a decision is made by looking at the changes in the pores formed on lung X-ray images. Therefore, for the medical diagnosis of clinical pneumonia infection, determining the size is one of the biggest complex problems due to the fractal structuring of the objects in the lung that can be observed in medical X-ray images. For this purpose, in this thesis study, normal, bacteria, virus and COVID-19 virus hetero morphological structuring on X-ray images used in the diagnosis of pneumonia disease are examined using fractal dimension analysis. Fractal dimension values vary according to the contrast and coverage ratio in the image. While the fractal dimension decreases in bacterial pneumonia compared to the normal lung radiology image, it increases in virus and COVID-19 virus-induced pneumonia. Furthermore, it was concluded that there is a linear relationship between fractal dimensions and coverage ratio and compared with other current approaches. The findings show that fractal dimension determination methodologies may be used as an operative apparatus in medical image research in determining the pathology of pneumonia as a diagnosis. It is suggested that the performance of fractal dimension determination techniques should be used in addition to other state-of-the-art methods to determine diagnostically important information from clinical images. KEYWORDS: