Klasyfikacja wybranych zmian chorobowych wątroby na obrazach rezonansu magnetycznego za pomocą zmodyfikowanych cech tekstury obrazu

Choroby wątroby stanowią istotny problem dla współczesnej medycyny, stąd ich wczesne wykrywanie jest niezwykle ważne. Jedną z metod diagnostyki hepatologicznej jest obrazowanie rezonansem magnetycznym. W identyfikacji zamian na otrzymanych obrazach mogą pomóc techniki bazujące na analizie tekstury obrazów. Dokładność wykrywania potencjalnych zmian chorobowych pozostaje wyzwaniem.

Celem tej pracy było zmodyfikowanie wybranych cech tekstury, tak aby usunąć z nich kierunkowość, a następnie zastosowanie ich do klasyfikacji zmian chorobowych wątroby na obrazach z rezonansu magnetycznego. Cel pracy został osiągnięty. W ramach pracy stworzono program komputerowy pozwalający na generowanie zmodyfikowanych cech tekstury obrazu. Za jego pomocą wygenerowano wektory cech dla obrazów zdrowych wątrób oraz wątrób ze zmianami chorobowymi. Otrzymany zbiór danych podzielono na podzbiory treningowy i testowy. Do treningu klasyfikatorów. wykorzystano liniową analizę dyskryminacyjną oraz maszynę wektorów nośnych. Przed każdym treningiem dokonywano redukcji cech wykorzystując metodę współczynników Fischera lub metodę współczynników korelacji wzajemnej. Wytrenowane klasyfikatory testowano na zbiorach testowych otrzymując wynikowo macierze pomyłek. Zastosowane modyfikacje wykazały się brakiem wpływu na poprawę klasyfikacji zmian względem standardowych metod, z wyjątkiem uśredniania kierunkowego. Otrzymany ogólny poziom dokładności pozostał zbyt niski, aby rozważać przedstawioną modyfikację w kontekście dalszych zastosowań.

Praca składa się z sześciu rozdziałów. Pierwszym z nich jest wstęp zawierający wprowadzenie do tematu pracy, cel pracy oraz opis jej struktury. Drugi rozdział zawiera opis zagadnień związanych z chorobami wątroby, metodami ich obrazowania oraz metodami teksturowej analizy obrazów. Trzeci rozdział opisuje metodologię przeprowadzonego eksperymentu. Czwarty rozdział zawiera analizę wyników przeprowadzonych badań, a w piątym są one omawiane. Ostatni rozdział to podsumowanie.

Słowa kluczowe: choroby wątroby, rezonans magnetyczny, analiza tekstury obrazu, macierz zdarzeń, macierz długości serii

Liver diseases represent a significant challenge for modern medicine, making their early detection critically important. One of the methods used in hepatological diagnostics is magnetic resonance imaging (MRI). Techniques based on texture analysis of images can assist in identifying changes in the obtained scans. However, the accuracy of detecting potential pathological changes remains a challenge.

The aim of this study was to modify selected textural features to remove their directionality and subsequently apply them for classifying liver lesions in MRI scans. The goal has been achieved. As part of the study, a computer program was developed that enables the generation of modified image textural features. Using this program, feature vectors were generated for images of healthy livers and livers with pathological changes. The resulting dataset was divided into training and test subsets. Based on these subsets, classifiers were trained. For classifier training linear discriminant analysis and support vector machines were employed. Before each training feature reduction was performed using the Fisher coefficient method or mutual correlation coefficients method. The trained classifiers were tested on test sets, resulting in confusion matrices. The applied modifications did not demonstrate an improvement in the classification of changes compared to standard methods, except for directional averaging. The overall accuracy remained too low to consider the presented modification for further applications.

The study is divided into six chapters. The first is the introduction, outlining the research topic, purpose, and structure. The second chapter provides a description of topics related to liver diseases, imaging methods, and methods of texture-based image analysis. The third chapter outlines the experimental methodology. The fourth chapter presents an analysis of the results of the conducted research, while the fifth discusses these findings. The final chapter is a summary.

Keywords: liver diseases, magnetic resonance imaging (MRI), image textural analysis, Gray Level Co-ocurrence Matrix (GLCM), Grey Level Run-Length Matrix (GLRM)