Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği

ŞEN, BAHA; ÇAKMAK, Hasan Basri; ÇAVUŞOĞLU, Abdullah; DELEN, Dursun; Akarkamçı(Kaya), Hilal

Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği

Hilal KAYA, (Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği, Bölümü, Ankara, Türkiye)

Abdullah ÇAVUŞOĞLU, (Yükseköğretim Kurulu, Bilkent, Ankara, Türkiye)

Hasan Basri ÇAKMAK, (Hacettepe Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Göz Hastalıkları Anabilim Dalı, Ankara, Türkiye)

Baha ŞEN, (Yıldırım Beyazıt Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği, Bölümü, Ankara, Türkiye)

Dursun DELEN (Oklahoma State University, Stillwater, OK 74078, USA)

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi

3 1

Yıl: 2016 Cilt: 31 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 737 - 747 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği

Öz:

Keratokonus hastalığının teşhisinde ve tedavi sonrası iyileşme sürecinin izlenmesinde alan uzmanlarına destek olmak üzere, kornea görüntülerinin bölütlenme ve benzetim süreçlerini otomatize eden bir uygulama geliştirilmiştir. Çalışmanın yürütülmesi için, önceden kaydedilmiş 545 gerçek kornea görüntüsü kullanılmıştır. Üç boyutlu görüntüleme sürecinden önce, hastalıktan etkilenmiş bölgeler, Genel Eşikleme ve Havza görüntü bölütleme yöntemleri yardımı ile bölütlenmiştir. Daha sonra orijinal görüntüler ve bölütlenmiş görüntüler, geliştirilmiş olan uygulama yardımı ile üç boyutlu olarak modellenmiş ve birbirleri ile karşılaştırılmalarını sağlayacak ara yüzler geliştirilmiştir. Çalışma, Scheimpflug kamera ve Placido disk kombinasyonu ile alınan kornea görüntülerinden normalize edilmiş Elmas-Kare yöntemi ile üç boyutlu derinlik bilgisinin çıkarılması ve tedavinin etkin olarak izlenmesini amaçlamaktadır. Bu çalışma, Keratokonus hastalığında hastalığın ve iyileşme sürecinin izlenmesinin üç boyutlu görüntüleme yöntemleri yardımı ile kolaylaştırılabileceğini göstermiştir. Ayrıca bu çalışmanın korneal görüntüleme üzerine yapılacak sonraki çalışmalar için önemli bir adım olacağı ön görülmektedir

Anahtar Kelime:

Supporting the diagnosis process and processes after treatment by using image segmentation and image simulation techniques: Keratoconus example

Öz:

A supporting application for field experts on diagnosing Keratoconus disease and monitoring the healing stage after treatment by a unified system of image segmentation and image simulation processes of corneal images was developed. For execution of this study, actual 545 two-dimensional corneal images were used. Before 3-D imaging process, affected corneal areas were segmented by using Global Thresholding and Watershed image segmentation methods. The original images and the segmented images were displayed in three-dimensional forms and compared with each other by the help of the developed system. The study aims to retrieve depth information from the recorded images by Scheimpflug camera and Placido disc combination with normalized Diamond-Square method and monitoring the treatment process effectively. This study shows that displaying the disease and the healing process can be improved by using 3-D imaging methods. Also it's forseen that this study will be an important step for future studies on corneal imaging

Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

1.Romero-Jiménez M., Santodomingo-Rubido J., Wolffsohn J.S., Keratoconus: A Review, Cont Lens Anterior Eye, 33 (4), 157-66, 2010.
2.Zhang Y., Li Z., Liu L., Han X., Zhao X., Mu G., Comparison of Riboflavin/Ultraviolet-A Cross-Linking in Porcine, Rabbit, and Human Sclera. BioMed Research International, 194204, 2014.
3.Wittig-Silva C., Whiting M., Lamoureux, E., Lindsay R.G., Sullivan L.J., SnibsonG.R., A randomized controlled trial of corneal collagen cross-linking in progressive keratoconus: preliminary results, J Refract Surg, 24 (7), 720-725, 2008.
4.Ertan A., Colin J., Intracorneal rings for keratoconus and keratectasia, J Cataract Refract Surg., 33 (7), 1303-14, 2007.
5.Sandner D., Spoerl E., Kohlhaas M., et al., Collagen crosslinking by combined riboflavin/Ultraviolet A treatment can stop the progression of keratoconus, Invest Ophthalmol Vis Sci., 45, 2887, 2004.
6.Gümüş K., Mirza E., Erkılıç K. ve ark. İlerleyici tip keratokonus hastalarında riboflavin/UV-A ile çapraz bağlama tedavisinin erken dönem sonuçları, Türk J. Ophthalmol., 40, 18-24, 2010.
7.Raiskup-Wolf F., Hoyer, A., Spoerl, E., Pillunat, L.E., Collagen crosslinking with riboflavin and ultraviolet-A light in keratoconus: Long-term results, Journal of Cataract&Refractive Surgery, 34, 796-801, 2008.
8.Dahl B.J., Spotts E., Truong J.Q., Corneal collagen cross-linking: An introduction and literature review, Optometry, 83, 33-42, 2012.
9.Coskunseven E., Jankov M.R., Hafezi F., Contralateral eye study of corneal collagen cross-linking with riboflavin and UVA irradiation in patients with keratoconus, J Refract Surg., 25, 371-376, 2009. 10.
10.Doi K., Current status and future potential of computer-aideddiagnosis in medical imaging,An nternational Journal of Radiology, Radiation Oncology and All Related Sciences, 2014.
11.Şen B., Peker M., Çavuşoğlu A., Çelebi F.V., A comparative study on classification of sleep stage based on EEG signals using feature selection and classification algorithms, J.Med.Syst., 38 (18), 2014.
12.Stefano V.S., Melo Junior L.A.S., Mallmann F., Schor P., Interchangeability between Placido disc and Scheimpflug system: quantitative and qualitative analysis, Arq Bras Oftalmol., 73 (4), 363-366, 2010.
13.Nilforoushan MR., Speaker M., Marmor M., Abramson J., Tullo W., Morschauser D., Latkany R., Comparative evaluation of refractive surgery candidates with Placido topography, Orbscan II, Pentacam, and wavefront analysis, J Cataract Refract Surg., 34 (4), 623-31, 2008.
14.Swartz T., Marten L., Wang M., Measuring the cornea: the latest developments in corneal topography, Curr Opin Ophthalmol.18 (4), 325-33, 2007.
15.Montalban R., Pinero DP., Javaloy J, Alio JL., Intrasubject repeatability of corneal morphological measurements obtained with a new Scheimpflug photography-based system, J Cataract Refract Surg., 38, 971-7, 2012.
16.Savini G, Barboni P, Carbonelli M, Hoffer KJ., Repeatability of automatic measurements by a new Scheimpflug camera combined with Placido topography, J Cataract Refract Surg., 37, 1809-16, 2011.
17.Milla M., Pinero DP., Amparo F., Alio JL., Pachymetric measurements with a new Scheimpflug photography-based system; intraobserver repeatability and agreement with optical coherence tomography pachymetry, J Cataract Refract Surg, 37, 310-6, 2011.
18.Selvi E., Sever MA., Kavur AE., Güzeliş C., Dicle O., Segmentation of Abdominal Organs From Mr Images Using Multi-Level Hierarchical Classification, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 30 (3), 533-546, 2015.
19.Chen X., Udupa J.K., Bagci U., ZhugeY., Yao J., Medical image segmentation by combining graph cuts and oriented active appearance models,IEEE Transactions on Image Processing, 2, 2035-2046, 2012.
20.Image Processing, http://www.coe.utah.edu/~cs4640/slides/Lecture0.pdf. Erişim tarihi, Nisan10, 2015.
21.Jahromi M.K., KafiehR., Rabbani H. et al., An automatic algorithm for segmentation of the boundaries of corneal layers in optical coherence tomography images using Gaussian Mixture Model,J Med Signals Sens., 4 (3), 171-180, 2014.
22.Stephanie J.C., Xiao T.L., Nicholas P., et al., Automatic segmentation of seven retinallayers in SDOCT images congruent with expertmanual segmentation, Opt. Express., 18 (18), 19413-19428, 2010.
23.Williams D., Zheng Y., Bao F., Elsheikh A., Fast segmentation of anterior segment optical coherence tomography images using graph cut, Eye and Vision, 2, 1-6, 2015
24.Williams D., Zheng Y., Bao F.&, Elsheikh A., Automatic segmentation of anterior segment optical coherence tomography images, Journal of Biomedical Optics, 18, 5, 2013.
25.Ortiz S., Pérez-Merino P., Alejandre N., Gambra E., Jimenez-Alfaro I., Marcos S., Quantitative OCT-based corneal topography in keratoconus with intracorneal ring segments. Biomed. Opt. Express, 3, 814-824, 2012.
26.Williams D., Zheng Y., Elsheikh A., A 3D segmentation framework for cornea segmentation in anterior segment OCT images using level set technique with shape prior, MIUA, Birmingham, UK, 2013.
27.Xie J., Wang B., Ju Y., Wu S., Analytic modeling and simulating of the cornea with finite element method, Lecture Notes in Computer Science, 4987, 304-311, 2008.
28.2Pandolfi A., Holzapfel G.A., Three-dimensional modeling and computational analysis of the human cornea considering distributed collagen fibril orientations, J Biomech Eng., 130 (6), 0610006, 2008.
29.Ji X., Wang B., JuY., Liu B. Biomechanical model of cornea deformation and simulation, The 2nd International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering IEEE, 1818-1821, 2008.
30.Auvinet E., MeunierJ., Ong J., et al., Methodology for the construction and comparison of 3D models of the human cornea, AIC IEEE, Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 5302-5305, 2012.
31.Gonzalez R.C., Woods R.E., Digital Image Processing, Prentice-Hall, UpperSaddle River, N.J., USA, 2nd ed., 2002.
32.Otsu N., A threshold selection method from gray-level histograms, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 9 (1), 62-66, 1979.
33.Acharjya P.P., Sinha A., Sarkar S., Dey S., Ghosh S., A New Approach of Watershed Algorithm Using Distance Transform Applied to Image Segmentation, International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, 1 (2), 185-189, 2013.
34.Image Gradients, http://www.cs.umd.edu/~djacobs/CMSC426/ImageGradients.pdf. Erişim tarihi Haziran 15, 2015.
35.Morphological Segmentation, http://fiji.sc/Morphological_Segmentation. Erişim tarihi Haziran 15, 2015.
36.Water Shed Segmentation, http://www.mathworks.com/help/images/examples/marker-controlled-watershed-segmentation.html. Erişim tarihi, Haziran 15, 2015.
37.Diamond-Square Algorithm, http://gameprogrammer.com/fractal.html#diamond. Erişim tarihi Haziran 15, 2015.
38.Normalization, https://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_(image_processing).Erişim tarihi Haziran 15, 2015.
39.Kaya H., Çavuşoğlu A., Çakmak H.B., Şen B., Çalık E., Keratoconus disease and three-dimensional simulation of the cornea throughout the process of cross-linking treatment, WorldComp'14 The World Congress in Computer Science, Computer Engineering and Applied Computing, LasVegas, 21-24 Temmuz, 2014.
40.Kaya H.,Çavuşoğlu A., Çakmak H.B., Şen B., Çalık E. Keratoconus disease and three-dimensional -simulation of the cornea throughout the process of cross-linking treatment. Emerging Trends in Computational Biology, Bioinformatics, and System Biology (Elsevier), Morgan Kaufmann, USA, 561-575, 2015.

APA	Akarkamçı(Kaya) H, ÇAVUŞOĞLU A, ÇAKMAK H, ŞEN B, DELEN D (2016). Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği. , 737 - 747.
Chicago	Akarkamçı(Kaya) Hilal,ÇAVUŞOĞLU Abdullah,ÇAKMAK Hasan Basri,ŞEN BAHA,DELEN Dursun Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği. (2016): 737 - 747.
MLA	Akarkamçı(Kaya) Hilal,ÇAVUŞOĞLU Abdullah,ÇAKMAK Hasan Basri,ŞEN BAHA,DELEN Dursun Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği. , 2016, ss.737 - 747.
AMA	Akarkamçı(Kaya) H,ÇAVUŞOĞLU A,ÇAKMAK H,ŞEN B,DELEN D Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği. . 2016; 737 - 747.
Vancouver	Akarkamçı(Kaya) H,ÇAVUŞOĞLU A,ÇAKMAK H,ŞEN B,DELEN D Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği. . 2016; 737 - 747.
IEEE	Akarkamçı(Kaya) H,ÇAVUŞOĞLU A,ÇAKMAK H,ŞEN B,DELEN D "Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği." , ss.737 - 747, 2016.
ISNAD	Akarkamçı(Kaya), Hilal vd. "Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği". (2016), 737-747.

APA	Akarkamçı(Kaya) H, ÇAVUŞOĞLU A, ÇAKMAK H, ŞEN B, DELEN D (2016). Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(3), 737 - 747.
Chicago	Akarkamçı(Kaya) Hilal,ÇAVUŞOĞLU Abdullah,ÇAKMAK Hasan Basri,ŞEN BAHA,DELEN Dursun Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 31, no.3 (2016): 737 - 747.
MLA	Akarkamçı(Kaya) Hilal,ÇAVUŞOĞLU Abdullah,ÇAKMAK Hasan Basri,ŞEN BAHA,DELEN Dursun Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol.31, no.3, 2016, ss.737 - 747.
AMA	Akarkamçı(Kaya) H,ÇAVUŞOĞLU A,ÇAKMAK H,ŞEN B,DELEN D Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2016; 31(3): 737 - 747.
Vancouver	Akarkamçı(Kaya) H,ÇAVUŞOĞLU A,ÇAKMAK H,ŞEN B,DELEN D Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2016; 31(3): 737 - 747.
IEEE	Akarkamçı(Kaya) H,ÇAVUŞOĞLU A,ÇAKMAK H,ŞEN B,DELEN D "Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31, ss.737 - 747, 2016.
ISNAD	Akarkamçı(Kaya), Hilal vd. "Görüntü bölütleme ve görüntü benzetimi yöntemleri yardımı ile hastalığın teşhis ve tedavi sonrası süreçlerinin desteklenmesi: Keratokonus örneği". Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 31/3 (2016), 737-747.