Kural Tabanlı Piksel Sınıflandırma Yöntemi ile Elde Edilen Sonuçlar

Çalışmanın temel amaçlarından biri retinal fundus görüntülerde kan damarı çıkarma işlemini gerçekleştirmektir. Bu amaçla belirli ön işlemlerden sonra kan damarları belirgin hale getirilmiş ve kural tabanlı piksel sınıflandırma yöntemleri ile her bir piksel kan damarı veya retina arkaplanı olarak sınıflandırılmaktadır. Bu bölümde damar belirginleştirme süzgeçleri ile retinal fundus görüntülerde kan damarları belirginleştirildikten sonra kural tabanlı piksel sınıflandırma (iki ve üç seviyeli Otsu eşikleme ile yüzdeli eşikleme) yöntemleri ile elde edilen bulgular raporlanmaktadır.

Yöntemler bölümünde anlatıldığı gibi öznitelik çıkarma bölümünde damar belirginleştirme süzgeçleri ile retinal fundus görüntülerde kan damarları belirginleştirilmektedir. Kullanılan damar belirginleştirme süzgeçleri olarak iki boyutlu uyum süzgeci (Gauss ve Gabor süzgeci) ile Frangi süzgeci ayrı ayrı olarak uygulanmıştır. Uygulanan her bir süzgeçten sonra iyileştirilmiş kan damarı görüntüsündeki ayrıntıları ön plana çıkarmak ve bölütleme işleminin performansını arttırmak amacıyla gri seviye morfolojik top-hat dönüşümü uygulanmaktadır. Retinal kan damarı bölütleme aşamasında ise ayrı ayrı iki ve üç seviyeli Otsu eşikleme ile yüzdeli eşikleme yöntemleri uygulanarak her birinden elde edilen sonuçlar rapor edilmektedir.

Yöntemler, internet üzerinde erişme açık olarak sunulan STARE ve DRIVE veri setlerinde uygulanmıştır. STARE veritabanında 20 adet görüntü bulunmaktadır. DRIVE veritabanında ise iki farklı grupta toplamda 40 adet görüntü bulunmaktadır. Bu veritabanı, eğitim için 20 adet ve test için 20 adet olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Bu nedenle veritabanının ilk 20 görüntüsü DRIVE1 ve ikinci 20 görüntüsü ise DRIVE2 olarak isimlendirilmektedir.

Gauss süzgecinin ayarlanabilir 1 adet parametresi bulunmaktadır. Bu parametre olan standart sapma (sigma) değeri 𝜎 farklı değerlerde (0.90, 0.95, 1, 2) seçilmiş ve elde edilen en iyi ortalama performans 𝜎=0.95 değeri ile elde edilmektedir. Buna ilişkin STARE, DRIVE1 ve DRIVE2 veritabanınlarındaki 20’şer görüntüden elde edilen ortalama bulgular Tablo 8’de verilmiştir.

Tablo 8. Gauss süzgeci kullanılarak elde edilen performans sonuçları

Veritabanı Yöntem ve Parametreler DUY KES DOG

STARE Yüzdeli Eşikleme 79.64 95.92 94.45

Otsu 55.81 98.93 94.69

3 seviyeli Otsu 76.37 96.33 94.83

DRIVE1 Yüzdeli Eşikleme 78.79 96.55 94.97

Otsu 47.30 99.53 94.94

3 seviyeli Otsu 67,97 98.13 95.48

DRIVE2 Yüzdeli Eşikleme 77.59 96.25 94.59

Otsu 41.86 99.56 94.61

3 seviyeli Otsu 67.28 97.98 95.32

Tablo 8’den görüldüğü gibi Gauss süzgeci ile damar belirginleştirdikten sonra uygulanan eşikleme yöntemleri ile veritabanı değiştikçe sonuçlara ulaşılmaktadır. Bunun sebebi görüntülerin alınma şartları ve görüntüleri alınan kişilerin bölgesel ve/veya etnik olarak faklı popülasyona ait olmasıdır. Ayrıca 3 seviyeli Otsu yöntemi, beklenildiği gibi 2 seviyeli geleneksel Otsu eşikleme yönteminden daha iyi sonuç vermektedir. Bunun sebebi damar çıkarma amacıyla uygulanan eşikleme yöntemlerinde kalın ve ince damarların başlangıçta tek bir küme yerine ayrı ayrı dikkate alınmasıdır. Bunun yanında yüzdeli eşikleme yöntemi uygulaması basit bir yöntemdir ve bu yöntemle elde edilen doğruluk değeri görece 3 seviyeli eşikleme yöntemine göre daha düşüktür. Ancak sunduğu yüksek duyarlılık değeri ile dikkat çekmektedir.

Gabor süzgeci, standart sapma (σ) ve dalga boyu (λ), dönme açısı (θ), en boy oranı (γ) gibi farklı parametrelerle kontrol edilmektedir. Gabor çekirdeği 15 derece aralıklarla tüm yönlerde döndürülerek farklı yönlerde gabor çekirdeği elde edilmektedir. Dolayısıyla θ={0, 15, 30, 15, …, 165} şeklinde değerler almaktadır. λ=3*𝜎 ve γ=0.25 seçilerek farklı ölçeklerde uygulanan Gabor süzgeci kullanarak STARE, DRIVE1 ve DRIVE2 veritabanınlarındaki 20’şer görüntüden elde edilen ortalama performans değerleri Tablo 9’da verilmektedir. Bu süzgeç için seçilen standart sapma (sigma) değeri 𝜎={0.25, 0.50, 0.75, 1} olarak seçilmiş ve elde edilen en iyi ortalama performans 𝜎=0.50 değeri ile elde edilmiştir.

Tablo 9. Gabor süzgeci ve kural tabanlı piksel sınıflandırma yöntemleri kullanılarak farklı veritabanlarından elde edilen performans sonuçları

Veritabanı Yöntem ve Parametreler DUY KES DOG

STARE Yüzdeli Eşikleme 76.56 96.74 95.19

Otsu 57.27 98.84 93.70

3 seviyeli Otsu 80.48 94.73 93.76

DRIVE1 Yüzdeli Eşikleme 74.21 97.68 95.60

Otsu 48.27 99.55 95.05

3 seviyeli Otsu 68.86 97.95 95.40

DRIVE2 Yüzdeli Eşikleme 72.40 97.44 95.24

Otsu 42.53 99.57 94.68

3 seviyeli Otsu 62.26 98.59 95.45

Tablo 9’dan görüldüğü gibi Gabor süzgeci ile kan damarı belirginleştirildikten sonra uygulanan eşikleme yöntemleri arasında 3 seviyeli Otsu eşikleme yönteminin geleneksel Otsu eşikleme yöntemine göre daha yüksek başarı elde etmektedir. Ayrıca yüzdeli eşikleme yöntemi ile daha yüksek duyarlılık değeri elde edildiği ve bazı görüntülerde buna ek olarak daha yüksek doğruluk değeri elde edildiği gözlenmektedir.

Benzer şekilde Frangi damar iyileştirme süzgecinin de kontrol edilen σ, β ve c parametreleri bulunmaktadır. Bu parametreler σ={0.5, 0.75, 1, …., 4} olacak şekilde, β=0.5, ve c=4 olarak seçilmiştir. STARE, DRIVE1 ve DRIVE2 veritabanınlarındaki 20’şer görüntüden elde edilen ortalama performans sonuçları Tablo 10’da verilmektedir.

Tablo 10. Frangi süzgeci ve kural tabanlı sınıflandırma yöntemleri kullanılarak farklı veritabanlarından elde edilen performans sonuçları

Veritabanı Yöntem ve Parametreler DUY KES DOG

STARE Yüzdeli Eşikleme 78.07 96.35 94.96

Otsu 46.42 99.17 95.24

3 seviyeli Otsu 61.52 98.26 95.54

DRIVE1 Yüzdeli Eşikleme 75.75 97.22 95.23

Otsu 40.83 99.49 94.34

3 seviyeli Otsu 57.41 98.87 95.23

DRIVE2 Yüzdeli Eşikleme 73.26 96.91 94.82

Otsu 40.81 99.30 94.24

3 seviyeli Otsu 58.04 98.38 94.88

Yine benzer şekilde Frangi süzgecinden sonra eşikleme yöntemleri ile kan damarlarının çıkarılması sonucunda beklenildiği üzere 3 seviyeli Otsu yönteminin

geleneksel Otsu yöntemine göre daha yüksek başarı sunduğu görülmektedir. Ayrıca yüzdeli eşikleme yönteminin de diğer eşikleme yöntemlerine göre daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmektedir.

Tablolardan da görüldüğü gibi Yüzdeli eşikleme yöntemi ile yüksek duyarlılık değeri elde edilmekte ve 3 seviyeli Otsu eşikleme yöntemi de 2 seviyeli eşiklemeye göre daha yüksek doğruluk sonuçları ortaya çıkarmaktadır. Kural tabanlı eşikleme yöntemleri hız açısından denetimli ve denetimsiz sınıflandırma yöntemlerine göre daha avantajlıdır. Elde edilen performans değerleri denetimli ve denetimsiz sınıflandırma yöntemleri kadar yüksek olmasalar bile literatürle karşılaştırılabilir düzeydedirler ve hız gerektiren gerçek zamanlı uygulamalarda tercih edilebilmektedirler.