Matlab Kullanarak Beyin Tümörü MRI Tespiti: 6 Adım

2024 Yazar: John Day | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-30 13:19

Tarafından: Madhumita Kannan, Henry Nguyen, Ashley Urrutia Avila, Mei Jin

Bu MATLAB kodu, bir hastanın beyin MRI taramalarında bulunan bir tümörün tam boyutunu, şeklini ve yerini tespit eden bir programdır. Bu program orijinal olarak beyin MRI taramalarında tümör tespiti ile çalışmak üzere tasarlanmıştır, ancak diğer organ taramalarında da kanser teşhisi için kullanılabilir.

Aşağıdaki talimatlar ilk olarak, ikilileştirme, medyan filtreleme ve kayan pencereler aracılığıyla MRI taramasını filtreleme ve temizleme yoluyla görüntü analizi yöntemlerini açıklayacaktır. Daha sonra, önceden oluşturulmuş bir eliptik maske kullanarak tümörün nasıl izole edileceğini ve tümörün şeklinin çevresini ana hatlarıyla belirtmek için daha fazla filtreleneceğini öğretecektir.

Tümör tespit edildiğinde, talimatlar bu programın bir grafik kullanıcı arayüzüne (GUI) nasıl dahil edileceğini daha ayrıntılı olarak açıklayacaktır. Bu talimatlar boyunca, bu MRI tarama analizinin nasıl çalıştığını açıklamaya yardımcı olmak için uygun kod ve dosyalar eklenecektir.

Bu talimata devam etmeden önce bilmeniz, indirmeniz ve hazırlamanız gereken bazı şeyler: 1. MATLAB'ın en son sürümünün indirildiğinden emin olun. R2018b'yi buradan yükleyebilirsiniz:

2. Bu programı çalıştırmak için MRI beyin tarama dosyalarına erişiminiz olması gerekir. Bazıları her zaman Google görüntülerinden bulunabilse de, her hasta için çeşitli beyin tarama katmanlarının uygun görüntülerinden kapsamlı ve doğru analizler yapılabilir. 20 farklı glioblastoma hastasının tedavi öncesi ve sonrası dosyalarına bu veri tabanından ulaşabilirsiniz:

3. Bu programın odak noktası ve bu projeye rehberlik eden çeşitli yöntemler bu araştırma belgesinde özetlenmiştir:

1. Adım: Grafik Kullanıcı Arayüzünü (GUI) Başlatın

İlk adım, grafik kullanıcı arabirimi GUI'yi oluşturmak ve başlatmak olacaktır. Bu, komut penceresine kılavuz yazıp enter tuşuna basarak ve yeni bir GUI oluşturarak yapılabilir. Bu adım tamamlandığında, program çalıştırıldığında görüntülenecek ve kullanıcının etkileşimde bulunabileceği eksenler, statik metin, metin düzenleme ve basmalı düğmeler gibi işlevleri oluşturmaya başlayabilirsiniz. Bu işlevler, özellik denetçisi aracılığıyla düzenlenebilir ve değiştirilebilir, ancak bu işlevleri oluştururken değiştirilmesi gereken en önemli özellik Etiket adıdır. Uygulanan her bir fonksiyonun Etiket adını değiştirmek önemlidir çünkü ayırt edilebilir bir geri çağırma fonksiyonu yaratmamıza izin verecektir. GUI'nizin düzeninden memnun kaldığınızda, GUI içinde görüntülenecek DICOM dosyalarını yüklemeye geçebilirsiniz.

Adım 2: MATLAB'de MRI Görüntülerini Yükleme ve Okuma

DICOM dosyalarını yüklemek için, “MRI Görüntüsü Yükle” düğmesine basıldığında yürütülecek olan geri arama işlevini doğru şekilde başlatmanız gerekir. Bu tamamlandığında, Orijinal MRI Görüntüsünün görüntülenmesini istediğiniz tutamaç eksenlerinde görüntüyü gösterecek bir global değişken oluşturmalısınız. Veritabanından indirilen MRI tarama görüntüleri, MATLAB dizininize yüklenmesi gereken tüm DICOM formatlı dosyalardır. Programa yüklemek için imgetfile kullanarak dosyayı bulun. Görüntüler, yerleşik MATLAB işlevi 'dicomread' kullanılarak okunur ve her dosya için ilk ham görüntü, imshow kullanılarak sol GUI eksenlerine gömülür.

Yerleşik MATLAB işlevi "dicominfo", her bir MRI dicom dosyasının tüm bilgilerinin ele alınmasında da son derece yararlıdır. Bu işlevi, hastaların cinsiyetleri, yaşları, kiloları ve boyları gibi tüm tanımlayıcı bilgilerini çıkarmak için kullandık. Bu fonksiyon aynı zamanda programın grafiksel kullanıcı arayüzü içinde uygulanması için faydalı olan yığın sıralamasını da sağlar. Tespit düğmesine basıldığında GUI için kullanılacak hastaların tanımlayıcı bilgilerinin her biri için değişkenler oluşturduk.

Adım 3: Görüntü Filtreleme

Ham görüntünün DICOM dosyası yüklenip okunduktan sonra, görüntünün gri tonlamadan yalnızca siyah ve beyaz piksellerden oluşan ikili bir forma dönüştürülmesi gerekir. 0,59 hassasiyet değerinde uyarlanabilir eşiklemenin kontrol edilmesi. Varsayılan eşik duyarlılık faktörü olan 0,5 düşüktü ve görüntüdeki daha parlak lekeleri ve noktaları algılayamadı, bu nedenle 0,59'a yükselttik.

İkili görüntü iki boyutlu olduğundan, ikili görüntü daha sonra 'medfilt2' işlevi kullanılarak bir medyan filtresi aracılığıyla işlenir. Her çıkış pikselini, giriş ikilileştirilmiş görüntüsündeki karşılık gelen pikselin etrafındaki 5 x 5 komşuluğundaki medyan değeri içerecek şekilde ayarladık. Bu, paraziti azaltır ve kenarları her pikselin çevresinde 5 x 5 kare olarak korur. Daha sonra, her bir disk komşuluğundaki her bir merkezi, başlangıç pikselini tanımlamak için komşuluk yarıçapı 2 olan disk şeklinde düz bir yapılandırma elemanı oluşturmak için 'strel' kullanarak bir kayan pencere uygularız. Her dairesel noktayı ve her noktadaki pikselleri analiz ettiğimiz için bir disk yapılandırma öğesi kullandık, bu nedenle bir disk şekli öğesi daha kullanışlıdır.

Görüntü filtrelendikten sonra, görüntüdeki filtrelenmiş beyaz pikseller arasındaki siyah noktaları gidermek ve etrafındaki tüm boşlukları kapatmak için 'kapatma' işlevi kullanılarak temizlenebilir. Tamamen işlenmiş görüntü daha sonra önceden tahsis edilen şeklin ikinci alt grafiğinde çizilebilir, bu da ham ve filtrelenmiş görüntü arasında bir karşılaştırmaya izin verir.

Adım 4: Eliptik Maske ile Tümör İzolasyonu

Tümörün parlak noktaları daha sonra önceden oluşturulmuş bir eliptik maske aracılığıyla ana filtrelenmiş görüntüden izole edilebilir. Bu maskeyi oluşturmak için orijinal, ham MRI tarama görüntüsünün boyutunu bilmeli ve satır ve sütun uzunluğunu sırasıyla x ve y-koordinatları olarak kullanarak eliptik için merkez koordinatlarını tahsis etmelisiniz. Y eksenini merkezden 50 birim yarıçaplı bir ana eksen ve merkezden 40 birim yarıçaplı küçük eksen olarak ayarladık.

1'den x ekseninin uzunluğuna ve 1'den görüntünün y ekseninin uzunluğuna kadar olan vektörlerde bulunan koordinatlara dayalı olarak iki boyutlu ızgara koordinatlarına sahip bir kartezyen düzlem oluşturmak için MATLAB 'meshgrid' işlevini kullandık.. Col, her satırın x ekseninin bir kopyası olduğu bir matristir ve Satır, her sütunun y ekseninin bir kopyası olduğu bir matristir. Col ve Row koordinatlarıyla temsil edilen kartezyen ızgara, uzunluk(1:Y_Size) satırlara ve uzunluk(1:X_Size) sütunlara sahiptir. Önceden belirlenmiş yarıçapa ve merkez koordinatlarına bağlı olarak elips denklemini belirlemek için kartezyen ızgara tarafından oluşturulan Sütun ve Satır endekslerini kullanın. Eliptik anahat artık tümör noktalarından bulunan beyaz piksellerle doldurulabilir.

Önceden oluşturulmuş eliptik maskeyi kullanarak, filtrelenmiş görüntüden analiz etmek istediğiniz belirli tümörü çıkartabiliriz. Eliptik maske, hangi noktaların elipsin ana hattına mantıksal olarak uyduğunu algılar ve bunu filtrelenmiş görüntüde bir tümör olarak kabul edilebilir bir nokta olarak kabul eder. 'bwareafilt' işlevi daha sonra bu algılanan tümörün dışındaki diğer tüm nesneleri görüntüden filtreler. Tüm görüntülerin boyutlarına dayalı olarak ampirik olarak 500'e 4000'lik belirli bir pencere kullandık. Daha sonra, tespit edilen tümör içindeki her bir merkezi beyaz piksel arasındaki boşlukları kapatmak için daha büyük bir komşuluk yarıçapı 6 olan düz disk şekilli bir yapılandırma elemanı olarak 'strel' ile başka bir kayar pencere uyguladık. Tespit edilen tümör noktası, siyah pikselleri daha fazla ortadan kaldırmak ve tüm delikleri "doldurma" ile doldurmak için "kapat" kullanılarak daha da temizlenir. Bu işlenmiş tümör daha sonra izole edilmiş tümör ile MRI taramasının orijinal ve filtrelenmiş görüntüleri arasında bir karşılaştırma sağlamak için önceden tahsis edilmiş çizimdeki üçüncü alt grafikte görüntülenebilir.

Adım 5: Tümör Anahattı

Artık tümör maske ile izole edildiğinden, tam yerini göstermek için ana hatları çizilebilir ve orijinal görüntüde gösterilebilir. Bunu yapmak için, önceden tespit edilen tümörü bir anahatla izlemek için 'bwboundaries' işlevini kullandık. Anahattı, ana hatları çizilirken tümör nesnesindeki delikleri içermeyecek şekilde belirledik. Bu, 1,5 piksellik bir çizgi genişliğine sahip çizgi indekslerini kullanarak tümörün etrafındaki anahattı çizen bir 'for' döngüsü kullanılarak orijinal, ham görüntü üzerine çizilebilir. Bu taslak daha sonra ham görüntü üzerine çizilir ve orijinal MRI taramasına göre tümörün tam boyutunu ve yerini gösterir.

Adım 6: Tümörlerin Fiziksel Özelliklerinin Analiz Edilmesi

İzole edilmiş ve ana hatları çizilmiş nokta bize tümörün boyutu, alanı ve yeri hakkında faydalı bilgiler sağlayabilir. Tümörün alan, çevre, merkezler ve piksel indeks değeri ile ilgili özelliklerini tespit etmek için 'regionprops' işlevini kullandık. Bu piksel indeks değeri bize her görüntünün her bir pikseli için her taramaya özgü gerçek dünya birimlerini verir. Bu özellikler daha sonra gerçek dünya milimetre birimlerine dönüştürülebilir. Programın bize sağladığı deneysel bilgiler, her MRI taraması için benzersizdir ve kullanıcıların analiz edip grafik kullanıcı arayüzüne dahil edebileceği tümörün boyutunu, yerini ve türünü belirlemede son derece yararlıdır.