Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Ses Tellerinde Oluşan Nodüllere Ait Şekilsel Özelliklerin Görüntü İşleme Teknikleriyle Otomatik Olarak Belirlenmesi

Yıl 2017, Cilt: 20 Sayı: 4, 54 - 59, 27.12.2017
https://doi.org/10.17780/ksujes.349448

Öz

Gelişen teknolojik altyapı sayesinde medikal görüntüleme cihazları, ses tellerinin yapısal bozulmalarını ve titreşimlerini kolaylıkla incelemektedir Ancak ses telleri üzerinde oluşan nodül, polip gibi benzer patolojik bulgu gösteren lezyonların teşhisi bazen zor olmaktadır. Bu amaçla, yapılan çalışmada ses telleri üzerinde bulunan nodüller görüntü işleme teknikleri kullanılarak, otomatik olarak bölütlenmiş ve bu nodüllere ait alan, çevre, gibi şekilsel özelliklerin de çıkarımına yönelik bir yazılım geliştirilmiştir. Oluşturulan yazılım sayesinde, histogram tabanlı önişleme ve gradyan tabanlı görüntü işleme teknikleriyle nodüller bölütlenmiştir. Daha sonra uzman doktor tarafından elle belirlenen nodüller ile otomatik bölütlenen nodüller çakıştırılmış ve ZSI benzerlik indeksi ile yazılımın başarısı test edilmiştir. 0,71 ile 0,.89 arasında ZSI değerleri elde edilmiştir. Literatürde 0.7 ve üzeri değerler başarılı olarak kabul edilmektedir.

Kaynakça

  • Hansen, J. H.,Gavidia-Ceballos, L. ve Kaiser, J. F., (1998). “A nonlinearoperator-based speech feature analysis method with application to vocal fold pathology assessment”, Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, 45(3): 300-313
  • Ilgner, J. F., Palm, C., Schutz, A. G., Spitzer, K., Westhofen, M. ve Lehmann, T. M., (2003). “Colour texture analysis for quantitative laryngoscopy”, Acta Otolaryngologıca, 123(6): 730-734.
  • Lohscheller, J., Toy, H., Rosanowski, F., Eysholdt, U. ve Döllinger, M., (2007). “Clinically evaluated procedure for the reconstruction of vocal fold vibrations from endoscopic digital high-speed videos”, Medical image analysis, 11(4) : 400-413.
  • Türkmen H.İ., Karsligil M.E., Koçak İ., “Classification Of Vocal Fold Nodules And Cysts Based On Vascular Defects Of Vocal Folds”, MLSP 2013, Southampton, United Kingdom
  • Verikas, A., Gelzinis, A., Bacauskiene, M. ve Uloza, V., (2006). “Towards a computer-aided diagnosis system for vocal cord diseases”, Artificial Intelligence in Medicine, 36(1): 71-84
  • Yan, Y., Ahmad, K., Kunduk, M. ve Bless, D., (2005). “Analysis of vocal-fold vibrations from high-speed laryngeal images using a Hilbert transform-based methodology”, Journal of voice, 19(2): 161-175.
  • Zijdenbos, A. P., Dawant, B. M., Margolin, R. A. and Palmer, A. C., “Morphometric analysis of white matter lesions in MR images: Method and validation”, IEEE Trans Med Imag. 13:716–24, 1994

Automatic Determination of the Morphometric Properties of Nodules in the Vocal Cord by Image Processing Techniques

Yıl 2017, Cilt: 20 Sayı: 4, 54 - 59, 27.12.2017
https://doi.org/10.17780/ksujes.349448

Öz

Thanks to the developing technological infrastructure, medical imaging devices are easily examining the structural distortions and vibrations of vocal tractors. However, it is sometimes difficult to diagnose lesions with similar pathologic findings, such as nodules, polyps. For this purpose, in the  study, the nodules on the vocal cord  were automatically segmented using image processing techniques and a software developed for extracting the morphological properties of these nodules such as area, perimeter  etc.  Through the software, the nodules are segmented by histogram-based preprocessing and gradient-based image processing techniques.  Then the nodules manually identified by the specialist doctor and the automatically segmented nodules were superimposed and the success of the software with the ZSI similarity index has been tested. ZSI values obtained are between 0.71 and 0.89. In the literature, the values higher than 0.7 are a considered as successful.

Kaynakça

  • Hansen, J. H.,Gavidia-Ceballos, L. ve Kaiser, J. F., (1998). “A nonlinearoperator-based speech feature analysis method with application to vocal fold pathology assessment”, Biomedical Engineering, IEEE Transactions on, 45(3): 300-313
  • Ilgner, J. F., Palm, C., Schutz, A. G., Spitzer, K., Westhofen, M. ve Lehmann, T. M., (2003). “Colour texture analysis for quantitative laryngoscopy”, Acta Otolaryngologıca, 123(6): 730-734.
  • Lohscheller, J., Toy, H., Rosanowski, F., Eysholdt, U. ve Döllinger, M., (2007). “Clinically evaluated procedure for the reconstruction of vocal fold vibrations from endoscopic digital high-speed videos”, Medical image analysis, 11(4) : 400-413.
  • Türkmen H.İ., Karsligil M.E., Koçak İ., “Classification Of Vocal Fold Nodules And Cysts Based On Vascular Defects Of Vocal Folds”, MLSP 2013, Southampton, United Kingdom
  • Verikas, A., Gelzinis, A., Bacauskiene, M. ve Uloza, V., (2006). “Towards a computer-aided diagnosis system for vocal cord diseases”, Artificial Intelligence in Medicine, 36(1): 71-84
  • Yan, Y., Ahmad, K., Kunduk, M. ve Bless, D., (2005). “Analysis of vocal-fold vibrations from high-speed laryngeal images using a Hilbert transform-based methodology”, Journal of voice, 19(2): 161-175.
  • Zijdenbos, A. P., Dawant, B. M., Margolin, R. A. and Palmer, A. C., “Morphometric analysis of white matter lesions in MR images: Method and validation”, IEEE Trans Med Imag. 13:716–24, 1994
Toplam 7 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Konular Elektrik Mühendisliği
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

TURAB Selçuk

Nagihan Bilal

Selman Sarıca

Batuhan Akben 0000-0001-9894-746X

Ahmet Alkan

Yayımlanma Tarihi 27 Aralık 2017
Gönderilme Tarihi 6 Kasım 2017
Yayımlandığı Sayı Yıl 2017Cilt: 20 Sayı: 4

Kaynak Göster

APA Selçuk, T., Bilal, N., Sarıca, S., Akben, B., vd. (2017). Ses Tellerinde Oluşan Nodüllere Ait Şekilsel Özelliklerin Görüntü İşleme Teknikleriyle Otomatik Olarak Belirlenmesi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 20(4), 54-59. https://doi.org/10.17780/ksujes.349448