Diz Eklemi MR Görüntülerinde Kıkırdak Doku ve Menisküs Bölütleme ve Ölçümleme

Medikal görüntü bölütlemede sıklıkla kullanılan yöntemler arasında genellikle eşikleme ve bölge büyütme algoritmaları, sınıflandırma ve kümeleme yaklaşımları, watershed algoritması, istatistiksel şekil modelleri, değişebilir modeller, çizge tabanlı algoritmalar ve atlas çakıştırma yaklaşımları yer alır (Preim ve Bartz, 2007; Pham ve Prince, 2000; Wirjadi, 2007). Bölütlenecek anatomik yapıya göre farklı yöntemler en iyi sonuçları vermektedir ve çoğunlukla bölütleme sistemlerinin başarılarını arttırabilmek için bu yöntemler birbirleriyle birleştirilerek kullanılmaktadır. Kullanılan yöntemden bağımsız olarak, bölütleme sistemlerinin ilklendirme safhaları da dahil olmak üzere tümüyle otomatikleştirilebilmesi ve MR görüntülerinin hacimsel oluşumu göz önüne alındığında anatomik yapıların ölçülmesi ve modellenmesi adına 3-B bölütlenebilmesi önem arz etmektedir.

Osteoartrit (OA) halk arasında kireçlenme olarak da bilinen eklemlerde kıkırdağın yıpranması veya yok olmasına bağlı olarak eklem ağrılarına ve eklem tutukluğuna yol açan bir hastalıktır. Bu hastalık vücutta herhangi bir eklemi etkileyebilmekle beraber genellikle dizlerde, kalçada ve bel kemiğinde oluşur. Hastalığın gelişmiş ülkelerde 60 yaş ve üstü insanların yaklaşık %12’sinde görülmesi bu hastalığın teşhisi ve tedavisinde geliştirilecek yöntemlere ihtiyaç doğurmaktadır. Bunun yanında erken tanı ve tedavinin yapılmaması durumunda osteartrite de neden olan ve genellikle sporcularda ve ileri yaşlardaki kişilerde sıklıkla görülen menisküs yırtıklarının tespiti de önem arz etmektedir. Bu hastalıklar diz MR görüntülerinden uzman radyologlar tarafından tecrübeleri ile doğru orantılı kesinliklerde tespit edilmekte ve gerek görüldüğü takdirde ilgi bölgeleri elle bölütlenerek analiz edilmektedir. Bu esnada hem uzman içi veya uzmanlar arası gözlem farklılıklarının oluşması hem de elle bölütleme işleminin uzun sürmesi otomatik sistemlere olan gereği arttırmaktadır.

Bu projede diz eklemi MR görüntülerindeki tüm kıkırdak ve menisküs dokularına ait bölgelerin aşırı özelleşmiş yaklaşımlardan kaçınarak üç boyutta tamamen otomatik olarak bölütlenmesi, modellenmesi ve ölçülmesi amaçlanmıştır. Kullanılan veri Osteoartrit Girişimi(OAI) veri tabanından elde edilmiş olup hem osteoartritli gruptan hem de kontrol grubundan katılımcılara ait 3-D DESS standardındaki sajital yüksek alan diz MR görüntülerini içermektedir. Bu MR görüntülerindeki kıkırdak ve menisküs dokularına yönelik gerçekleştirilen alt çalışmalarda ilgi dokularının bölütlenmesi ve ölçülmesi için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bölütleme sistemleri nihayette hem sağlıklı hem de osteoartrite tutulmuş katılımcılara ait diz MR görüntülerinde etkin olarak çalışabilecek şekilde tasarlanmıştır.Geliştirilen sistemin osteoartrit ile ilgili olarak radyoloji ve ortopedi doktorları için bir karar destek sistemi şeklinde çalışması, farmakolojik ve klinik araştırmalarda bu hastalıkların tanısı ve seyrinin izlenmesinde kullanılması hedeflenmektedir. Bu çalışma ayrıca insan vücudundaki diğer dokuların bölütlenmesi ve analizi üzerine gelecekte yapılacak olan çalışmalara da ışık tutacaktır.

---

Otomatik Eklem Kıkırdağı Bölütleme Çalışması

Bu çalışmada MR görüntülerinin bölütlenmesi için doku sınıflandırma ve aktif görünüm modellerine dayalı hibrit bir yöntem geliştirilmiştir. Doku sınıflandırma için her bir kıkırdak bölgesinin MR görüntülerindeki yerel ve konum özelliklerini kullanan bire-tüm voksel sınıflandırıcılar oluşturulmuştur. Aktif görünüm modeli ile bölütleme sürecinde ise oluşturulan modellerin atlasların ana şekillerinin korunarak ilgi bölgelerine uydurulması sağlanmıştır. Böylece hibrit bölütleme yöntemi bölgelerin şekil ve görece konum bilgisinin doku sınıflandırma işlemi sonucu elde edilen olasılıklarla birleştirilmesini gerçekleştirmiştir. Otomatik bölütlemelerin kısmen elle gerçekleştirilmiş taban gerçeklik bölütlemeler ile doğrulanması için uygun benzerlik ölçütleri kullanılmıştır. Sonuçta elde edilen 3-B modeller üzerinden kalınlık ve hacim gibi bazı ölçümler yapılmış, ve ilgi bölgelerindeki tahmini doku kaybı elde edilen şekil bilgisi kullanılarak değerlendirilmiştir.

Otomatik eklem kıkırdağı bölütleme çalışmasının devamı için tıklayınız

---

Otomatik Menisküs Bölütleme Çalışması

Menisküsler, hareket kabiliyetini sağlayan ve dizdeki fazla yükleri emen dokulardır. Menisküs problemleri osteoartrit (OA) bozukluğunu tetikleyebilir. OA, özellikle genç sporcular ve eklem hareketinin kısıtlı olmasından dolayı yaşlı insanlar arasında yaygın görülen bir rahatsızlıktır. Bu nedenle menisküste ortaya çıkan anormalliklerin erken teşhisi ve tedavisi büyük önem taşımaktadır. Gerçekleştirilen bu projede de erken tanı ve tedavinin sağlanması için menisküs yapılarının otomatik olarak bölütlenmesini ve menisküs yırtıklarının tespit edilebilmesini sağlayan bir sistem gerçeklenmiştir. Radyoloji uzmanları herhangi bir otomatik bölütleme süreci olmaksızın bu bölgelerin tanımlanmasını elle gerçekleştirirler. Bu zaman alıcı süreç teşhisi geciktirebilir. Ek olarak, el ile bölümlendirme işlemi farklı türde MR okuyucuların neden olduğu hatalardan etkilenebilir. Bu bahsedilen durumlar projemizin çıkış noktası olmuştur.

Otomatik menisküs bölütleme çalışmasının devamı için tıklayınız

---

Yayın Anahtarı

Saygili, A., Albayrak S.,Ozturk, CN.
1. An efficient and fast computer-anameed method for fully automated diagnosis of meniscal tears from magnetic resonance images
   
2. Knee Meniscus Segmentation and Tear Detection from MRI: A Review
   
3. Automatic segmentation of cartilage in high-field magnetic resonance images of the knee joint with
   an improved voxel-classification-driven region-growing algorithm using vicinity-correlated subsampling
   
4. A new computer-based approach for fully automated segmentation of knee meniscus from magnetic resonance images