Upload
bassel-samman
View
73
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
217
������� ��� ��� ������ ����� ���� ���� _ �������� ���� ������ �����)33 ( ���)3 (2011
Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series Vol. (33) No. (3) 2011
������ ���� !"��#� �$ %��&�� ����� ��'� �� "��� �������� ����'��� ������� ���(� ��& �$ �)�� �� �������
��* ��� ���) ��*
����� ,��**
) -� �.� /���24 /1 /2011 . 23 4� �$ ����� ,5 / 6 / 2011(
���� 5"�� ����
������ �� ��� �� � ��� ����� ��� ���� �� ������� � ����� �� � ���� !��� �� ��"� �#$����$�� .��&�� ��� �� �� ���'��� .�'(���� )��$���� ��*�� ���� ���+� � ��,� �'����� �� ���- )��'�.�� )����
� ��� � ��� �� ���� ��. ��� !�(�� �� ��$�� � ��� ��"� /0+� 1� 234 �� ��������� . �'����� �� ��� )������� 5��3� ���6��+ ���+� �� ��$�� � �� �� ������� � ����� /0+� � ����7��FCM.
� ����� )�� �(�� �� ���3� �'� � ��� � ��� �� ���� ��. ���- �'� ;��� ����11 ����� � ����$�� �� .!��� =>��� !� ��� ��� �� ) �4 �*- �#$ �� ��� /0+� � 2$ ������� � ����� ��? @�- )�'�+� �$�
��$�� �� ������� ��"� �.�� � � � ����� A�� /0+� � �*� ��.*�.
����6��� ��)�� : ���4 ��$��- ��"� �#$�� ���� !��� �� �- )��$���� ��*�� �'(���� -��3������ )��'�.��- )������� 5��3�- ���*��� �(�� �3��.�.
* 7��8– ������ �� ���� ��3– ��:���)��� ��)��)���� �� ���� ���)– ��� ����– ��� – �����. ** ��* ��� ;��)������ (– ������ �� ���� ��3– ��:���)��� ��)��)���� �� ���� ���)– ��� ����– ��� – �����.
� ���'� ��"� /0+� 1� �� !�(�� �3��.� )���� ���+� �
�� ���� ��. ��� ���� �� �.#,� �( �� ��$�� �� ������� ��� �� -����
218
������� ��� ��� ������ ����� ���� ���� _ �������� ���� ������ �����)33 ( ���)3 (2011
Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Engineering Sciences Series Vol. (33) No. (3) 2011
Using Image Processing Techniques for Automatic
Extraction of Liver Suspicious Regions from X-Ray
Computed Tomography Images
Dr. Maan Ammar*
Bassel Al Samman**
(Received 24 / 1 / 2011. Accepted 5 / 6 / 2011)
���� ABSTRACT ����
This research aims at developing a method that can perform automatic computer
aided detection of suspicious regions from the liver. The proposed method consists of two
phases. In the first phase, the region of the liver is automatically extracted from a CT
abdominal image, using connected components labeling technique, and morphological
operations. In the second phase, suspicious regions are further extracted from the extracted
liver region using the Fuzzy C-Means Clustering (FCM) algorithm.
The CT images dataset used for this work comprised 11CT abdominal images
contain suspicious areas in the liver regions. The proposed method gave promising results
where all suspicious regions were automatically detected and extracted. The accuracy of
extraction differed according to the nature and location of each lesion of those detected in
the liver.
Key Words: Liver Tumors, Computer Aided Detection, Connected Component Labeling,
Morphological Operations, Data Clustering, Digital Image Processing.
*Professor, Department of Biomedical Engineering, Faculty of Mechanical and Electrical Engineering,
Damascus University, Damascus, Syria.
**Postgraduate Student, Department of Biomedical Engineering, Faculty of Mechanical and Electrical
Engineering, Damascus University, Damascus, Syria.
���#� �.��3 �'3�� �'3��� �� ����� �'.��)33 ( ��.��)3 (2011 Tishreen University Journal. Eng. Sciences Series
219
�� '�: @�3 �.>�#�� )��� � �� �� ��$�� �� � �.�� @��# )��� � �� H��4 ���7 I�4 �'� ��(� -���.�� ���[1] .
@�L�� �� �M� � 3 �� ����L�� ��N.�� ��$�� ����,O )1����� �� ��6� �7��+�� I���4 �� �$���� �#$�� �P�!����� ��* �'� Q����� R�� S0.�� T�3�[2].
.� U� � ���� !��� �� ��"� �#$�� )����Computer Aided Detection ��"� 2�'���� =>��� ���+� �� !���6 �� @!��� � @��� ��� �� �('� � ���� ���.#�� ��� �� /�+#� �*�Radiologist -�� �#$�� ����
�$���� ��$�� )��? 27� ��� �� �(�� �� ��L� ���� ��N���� )��"� /�+#�. h� �@��� � �@���7 �@�4� )������ A�� ��)��"� �#$ ��- i��(�� /�+#��� ��� 2(��- �'� ��$&��� 5�
�>����� /�+#��� R� �P� �� �� � ��� �� �4 ���[3]. 234 �� �>�� �� �� ���.�� �� � �� �#$��$�� �� ������� � ����� ��(0+� �. ���.� �� �>�� �� A�� ��
��'���� )���6��+ �'�$ ����� �� ����� �' �� ���� � ����� �� )���6��+Seeds ��+� ��� 2�* ��[4] - ���l� �� 2�'�� �'� ���.� �� ����� ��� � ��� ��. ��� !�(�� ��$�� /0+� 1- /0+� � �7 �� � �����
��$�� �� �������[5] -n�+4 �>�� ���.� ��(��� 2���� �� �3����� �(�� �3��.� �'� ��'�+���) @.��� �� ��6���'��� !����� ( /0+� 1 ���� �3����� )������� �'��$� �7 ��������� � �����[6] - ����� �� n�+4 ��3 ��
��+? ����(.�� )�$�#�� ���+� � �'� �������/0+� 1� ��'�� ����� 234 ��- �� ���.�� �'� �����1��/>�(+��- ������� 27� �������� )�� �� ��[5,7] -N.� ����� -�@��+4�� �'� ����� ���� �����+� � � ���'�
��(0+� � ������[8]. ��� 2$#� �$��)� ����� ����,� A�� �� !� ��� �>�� �� ���(�: 1. � "����� ,*6� ��� ��: • ���? �(� �>�� )��'���� :( ��� ����� �' ����+� ��� 2�* �� ��>����� )�����- $ ������� � ����� �����
��+� ��� 2�* �� ����� 2$#�- ����� �� ����+�Seeds ��� � ���� � ����� A�� ��� ����� �� ��� [4]. • ���? �>�� :�>�� �� A�� 2�� �� ��+� ��� 2+��� 1 -$ ��$�� /0+� � ���l� �� 2�'�� �'� �����1��!�(�� � ��� � ��� ��. ���- ��$�� �� ������� � ����� /0+� � �7 ��[5] .
2. =>?�� ,���� ��� �� %��&��: • ��. ��� !�(�� �� ��$�� � �� /0+� �� �� �>�� � ��� � ��� - ������� � ����� /0+� � ���'�
��$�� � �� ��[5]. • �>�� �#��� 2$#� � ��� � ��� ��. ��� !�(�� �� ������� � ����� /0+� �� ��[9]. 3. ��� ���� "����� ��&�� *: • @!�( ��+� � �>�� @!��� /0+� � 234 ����� ��� �������[5]- @0�7�� � .� ������� ��.�,� �>��7
� ����� A���. • ��.�,� �707 2�7�� 2�$#� 234 �� �(�� �� �' ' �'� ���.� �>�� ������� � ���'�[10,11]. 4. ��� ��;�)�� ��&���� "�����: • �>�� ��+� � @�(� @��. � ��$�� � �� ���� �$� @��N� ��'�(��� 2��$� [12].
� ���'� ��"� /0+� 1� �� !�(�� �3��.� )���� ���+� �
�� ���� ��. ��� ���� �� �.#,� �( �� ��$�� �� ������� ��� �� -����
220
• ������� � ����� /'+� � �>�� �L��� Qt� ��L �� 2�(��� 2��$ ��$�� � �� !�(�� �� ��. ���[6,13].
@$� A8� ����� ���A8: �� � ��� ����� ���� �� ��� ��1/0+� � ��"���$�� � �� �� ������� � ���' ��. ��� !�(�� ��
� ��� � ��� �� ����- ��+� � ����� ��� ���3 ��� �(�� �� ��$�� � �� /0+� 1 !! �� ���� ��. ��� �'(���� )��$���� ��*�� ���6��+ �'� �����1�� �@��? � ��� � ���CCL - ��$��6��+ ��+� �� )������� 5��3�
FCM�� ��$�� � �� �� ������� � ����� /0+� � �('+� ���.
���:� B ���� �����: �� ������� � ����� /0+� 1 !� � ��� ����� ��+� � �(�� �� ��$��! � ��� �� ���� ��. ���
��+� ��� 2+�� �� �@��? � ��� . h� 63� ��'�����'��� �'� /0+� 1�: � ��1� �'����� :��� ���� �� ���� ��. ��� !�(�� �� ��$�� � �� /0+� � � ��� � ���. � ����7�� �'����� :��� ���� �('+� ��� ��$�� � �� �� ������� � ����� /0+� �.
���0$����� �� ��? 2$#� ;42+�� �� ��+� ���. �� !���� ����� �� ���+� ��� ������( ���3� � ��� � ��� �� �� ��. �- � �� �'� ;���
��$��- )12 ���� (��N��) :1 ( @���4� ���4 ����$) .2 ( @���4� ������� ����7 ����$) .3 ( @0�$ ���' ����) .4 ( ������� �� ����+� 234 �� ��' ��$ !� ��� -���' �� )1���� �'� h����+� ��� �(�� �$� ����� �� R��3� ��
� ���)��"� )1�� �'� ���4 ����$�� �.>�#�� �������.
�"���� : �)�� �$ �C��" ����� ���) �"���� : �)�� �$ ���)
�"���� : �)�� �$ ����C ����� ,�) �"����:���� �)
,)���)1 (�� "����� ������ ��&�� ���E�� ���� ����(� #��� F7��
���#� �.��3 �'3�� �'3��� �� ����� �'.��)33 ( ��.��)3 (2011 Tishreen University Journal. Eng. Sciences Series
221
#�� ��(��� 6$��� ��4 5� �� ����� ��� �� �(�� �'� 2(��� ���#�� �� �(�+�� ���. - ��� ��* /�+#��� 6$������ �� �('� ���+� ��� ����� ��� ��.
%������ �'�����:
���&� !� ��� ��� �� 6����: 1. ���'��� ��� R;63��� v� 4 �'� ��:)1( ��. ��� !�(�� �� ��$�� � �� /0+� � �� ����
� ��� � ��� .)2( ��$�� � �� �� ������� � ����� /0+� �. 2. ��. � ����# !�( ��+� �!��� � ��� � ��� @0�7�� � .�� ������� 2�$'� ��.�,� �>��7. 3. ���.� � ��� � ��� �� ���� ��. ��� �('� ��.� ��$�� �'� ��$�� � �� I�� �$� @��N� 2��$���'�(���. 4. ��+� ��� �� 2+�� ;4 �' �� 1 -2������ 5��3 �� ���? ��� .
� ���'� ��"� /0+� 1� �� !�(�� �3��.� )���� ���+� �
�� ���� ��. ��� ���� �� �.#,� �( �� ��$�� �� ������� ��� �� -����
222
�� ��$��� ��� �� A�� �� �.����� )� +�� ������ �*��(�� +��� �������'���:
,)���)2 (����� �$ %������ �'����� ���" ���� �3� �& ��"�
الكبد المناطق المريبة في منطقة
من FCMالـ تطبيق خوارزمية
جل تجميع عناصر صورة منطقة أ الكبد ضمن ث!ث مجموعات
التي تمثل المناطق الصورةتحديد المريبة في منطقة الكبد
حذف المناطق ذات المساحات اتالصغيرة بالمقارنة مع مساح
المناطق المريبة
استرجاع القيم ا+صلية لعناصر المجموعات الث!ث
صورة الدخل
الصورة المقطعية لمنطقة البطن
صورة الخرج
التخلص من مناطق ا+عضاء ا+خرى التي تظھر إلى جانب
منطقة الكبد
استرجاع القيم ا+صلية لعناصر منطقة الكبد
تعتيب الصورة باستخدام 200و 90العتبتين
CCLتطبيق خوارزمية
لترقيم المناطق المتصلة المكونة للصورة
تحديد واستخ!ص المنطقة ا+كبر التي تحتوي على
منطقة الكبد
استرجاع القيم ا+صلية لعناصر المناطق المريبة
المرحلة ا+ولى المرحلة الثانية
Tishreen University Journal. Eng. Sciences Series
����� �'���� ��������( �(�� n��� �'� ���� � 2�(����� !� ��� ��� �� �� ��
�� �� /�+#��� ��#4 �* -����� �� ���+� ��� �(�� n��� /�+�� � �� �� �� �0�+1� �� � !��3��� ��.��� ���6���� �$�� -� �, )��
�� ��&�� �8�� "��� ����� �$(
2�3��� ��� ����� !�([90w200] ;� � ���*��� ����� S��+ ��� ;� � ���* 2�3���1 ) ����
���, �� � �
;������ ��$���� 2�'�� �,)�������� )�� �� ( �('� I� ���* ;��� �����.�� ��� 5*��� 2�3��� ��� ����� ��$�� � ��� �'$#��� !�(�� �(��� �L.� �4 ��L4 ������+� � ���� ��� ��
منطقتان
مريبتان
���#� �.��3 �'3�� �'3��� �� ����� �'.��)33 ( ��.��)3 (2011 Tishreen University Journal. Eng. Sciences Series
223
G��(� �������)%��&�� �� �)�� �'��� !"��� ����'��� ����� �'���� �������� ,� �'����� )� + !���� A�� �� �(�� n��� �'� ���� � 2�(����� !� ��� ��� �� �� ��
����� �� ���+� ��� . 2$#�� ����(2) �� �� /�+#��� ��#4 �* -����� �� ���+� ��� �(�� n���(��� �� ������� ��� �� �3 ��� �� ���,�� �� �� �0�+1� �� � !��3��� ��.��� ���6���� �$�� -� �,
��.�� �� ����$�� ��0+�� ��� ���� ����� ��0+ ��� ��������.
,)���)3 ( �& �% ����� �'���� ������ ����'�)�� ��&�� �8
,� �'����� �$�� �� �� v�+ +)� ������ ���� �'�: (� %��"��G�� : R� �� ! +�� A�� �� ����(�� 2$ 2�3��� ��� ����� !�(
�'$ ��L�� 4( -2������ �(�� 2$ R� �� ��� !�(��� �����Q��4.(
� � 0if90 � ���, �� � 2001otherwise
�
�����.�� ����� ����+� �*)90 200 ( ;������ ��$���� 2�'�� �, �����.�� ��� 5*��� 2�3��� ��� ����� ��$�� � ��� �'$#��� !�(�� �(��� �L.� �4 ��L4 ������+� � ���� ��� ��
���������� �� (90 200.
(1)
���#� �.��3 �'3�
G��(� �������T�#� ,� �'����� )� + !���� A�� ��
����� �� ���+� ���(��� �� ������� ��� �� �3 ���
��.�� �� ����$�� ��0+�� ��� ���� ����� ��0+ ��� ��������
,� �'����� �$�� (� %��"��
0) ���� �'$ ��L� �'$ ��L�Q��4
�����.�� ����� ����+� �*
�����.�� ��� 5*��� 2�3��� ��� ����� ��$�� � ��� �'$#��� !�(�� �(��� �L.� �4 ��L4 ������+� � ���� ��� ��)�� �� ����*���������� ��
��� �� -����
�����'�� �� "��� ;������ ����* �* ������ %��&��90 �200
�'(���� )��$���� ��*�� ���6��+ ! +�� A�� �� ���CCL - ��*���� ����� ��N.�� �'(�� �(��� ���3� 2$ � �� ����� ��� . !�(�� �,�'(���� ���� �� �'�1 0.
��N.� �� �'(����� � ����� �� ���3� �'��'(��.
;��� ����#��� �(�� �'� �@������ ���� �'(���� )��$���� �'� � ��� � ��� �� ���� ��. ��� !�(�� �� @��� � ��$,� � ���� ���4 ��� ��#�
��$�� � �� �'� ;��� ���� ��$,� ��� ��� )�� ��$���� ����� �� ���$�� ���. � �� ����� � x'��)51071 �(�� @� (� ���� 2$#�� �� ������� ��$,�(5) .
�4 y�� �� �� �� -n�+,� R�N�,� R���$�� � ��.
� ���'� ��"� /0+� 1� �� !�(�� �3��.� )���� ���+� �
�� ���� ��. ��� ���� �� �.#,� �( �� ��$�� �� �������
224
,)���(4) �����'�� �� "��� ;������ ����* �* ������ %��&��
���C�� %��"��: �+� ��'(���� )��$���� ��*�� ���6��+ ! +�� A�� �� ����'(����( !�(�� �� ���� 2$#���N.�� �'(�� �(��� ���3� 2$
)��$���� ��*�� ��'�� ����� �� �� ��>��7 !�( �� ��� �� ! +�� �� �3����� �'(���� �.���� � ���6��+)��$���� ��*�� �'(����CCL ��N.� �� �'(����� � ����� �� ���3� �'� � �4 !�(�� �'� ���6��+�� ��� �2$#�� ��)4( 339 � �� �'(���C�C�� %��"�� :��$�� � ��� ������� �������� ! +�� A�� �� ��-
���� �'(���� )��$���� �'� � ��� � ��� �� ���� ��. ��� !�(�� �� @��� � ��$,� � ���� ���4 ��� ��#���� �� ! +�� �� �����*�- ��$�� � �� �'� ;��� ���� ��$,� ��� ��� )�� ��$���� ����� �� ���$�� ���
)��� � Q��.� �� ��� ����� ����� ��$4 �4 !�(�� �� �'(����� �� 5��3 �(��� ��� �4 �*� ����� �(��� )�� -��(�� ���* n�+,�� ����
�'� ;��� !�(�� A�� �4 L�0���$�� � ��- ��� 634 �� ���.�� ���3 �4 y�� �� �� �� -n�+,� R�N�,� R��(��.� �������� )�� �� ��* ��� ����* R�63,� A��� �������� )�� �� ��* ��$�� � ��
� ���'� ��"� /0+� 1� �� !�(�� �3��.� )���� ���+� �
�� ���� ��. ��� ���� �� �.#,� �( �� ��$�� �� �������
���C�� %��"��
)���)��$� �'(����)��$���� ��*�� ��'�� ����� �� �� ��>��7 !�( �� ��� �� ! +�� �� �3�����
2(�� �.�Q.���.�� � �4
�C�C�� %��"�� ���� �'(���� )��$���� �'� � ��� � ��� �� ���� ��. ��� !�(�� �� @��� � ��$,� � ���� ���4 ��� ��#�
��� �� ! +�� �� �����*� )��� � Q��.� �� ��� ����
5��3 �(��� ��� �4 �* �'� ;��� !�(�� A�� �4 L�0�
�(��.� �������� )�� �� ��* ��� ����* R�63,� A��� �������� )�� �� ��*
Tishreen University Journal. Eng. Sciences Series
%��&�� �$ ��)(� �'�����
��3������ )��'�.�� ��Morphological Operations n�+,� R�N�,� R�634 �� /'+���. ��
63,� ��� !��t(�� 63���� 5 *R���� ���� �� y��$ �'(���� R� )�Closing ���$� -� 3�� ��� ��.�� ��� ��
!��t(�� �7�� �� /'+���- ��� �� �.*��� )�l����� R2�����'�.�� �� I���+� �[14].
��$�� � �� � 3 �� !��t(�� )�l����� R2� 234 ��- �(�� ���+� ��
%��M&�� N��6�� =,�� �)�� �$
OpeningClosing 2(� 234 �� ��������� 2$#�� ;�>�� 2�$#� �(�� ���+� �� y��disk ;� � A� *13 �(�� @�.
���#� �.��3 �'3�� �'3��� �� ����� �'.��)33 ( ��.��)3 (2011 Tishreen University Journal. Eng. Sciences Series
225
,)���(5) �&�*%��&�� �$ ��)(� �'�����
������� %��"�� : A�� �� �� �! +�� @�' ' ��3������ )��'�.�� �����'�� �������� }��Opening }��Closing ��$�� � �� �'� 2(�'�- n�+,� R�N�,� R�634 �� /'+���
Opening � 3�� ��� ��.��� 63,� ��� !��t(�� 63���� 5 * !��t(�� )�$�� �� )�� � � ���[14].����� 2��� 2��������'�� }��Closing
��N�� )�. ��� =��� ��,� ��'�.'� v$�.� 2$#�- !��t(�� �7�� �� /'+��� �3�����+� 2�$#��� �(�� � ����� ;������ ����'�.�� �� I���+� �
������� �� ��� ��'�� �����Closing ��$�� � �� � 3 �� !��t(�� )�l����� R2� 234 �� 2$#�� ;�>�� 2�$#�disk ;� � A� *3 �(���.
,)���(6) ����* ����� �* ������ %��&�� Q�� Closing %��M&�� N��6�� =,��
���'�� ����� ��$�� � �� �� !��t(�� )�l����� R2� �'�Opening ��N.� �� ��'�+��� R�N�,� � ��� - 2$#�� ;�>�� 2�$#� �(�� ���+� �� y��
���#� �.��3 �'3�
������� %��"��
���'�� ����������'�� }��Opening
!��t(�� )�$�� �� )�� � � �����N�� )�. ��� =��� ��,� ��'�.'� v$�.� 2$#�
� 3�� . �3� ������� �� ��� 2$#�� ;�>�� 2�$#�
���'�� ����� ��$�� � �� �� !��t(�� )�l����� R2� �'�
��N.� �� ��'�+��� R�N�,� � ���
��� �� -����
�E�� �* =E*(� ����
������ %��&�� G�* ,)��� �$)7(
���N��( ����NM� � ����� �� /'+�'� ;� � � *25 �(�� @� ) ������ ���* ��
� ���'� ��"� /0+� 1� �� !�(�� �3��.� )���� ���+� �
�� ���� ��. ��� ���� �� �.#,� �( �� ��$�� �� �������
226
,)���(7) �* ������ %��&�����* ������ Q��Opening&6�, �E�� �* =E*(� ����
,)��� (8) �* ������ %��&������* ����� Q��Closing������ %��&�� G�*
� �� �� �7$4 2$#� L�0�) ��� ���NM�� ��$�� � ��� �� ���N�Opening- 2�$#� �(�� ���+� �� !���� A�� �$��; ;� � � *
��$�� � �� ���3 ��� ��L� �4 �$�� ���� ��l���� ��l � �����(:
� ���'� ��"� /0+� 1� �� !�(�� �3��.� )���� ���+� �
�� ���� ��. ��� ���� �� �.#,� �( �� ��$�� �� �������
� �� �� �7$4 2$#� L�0�
��'�� ������ ��Opening�� ��)� ��$�� � �� ���3 ��� ��L� �4 �$�� ���� ��l���� ��l � �����
Tishreen University Journal. Eng. Sciences Series
�� �"��������� ���N���� ��N
�('+� ��� ����.�'� �@� ��'(,� !�(�� ��
�∗��, �� �
��'(,� !�(������, �� :2$#�� �� !�(��)9(
����� �'���� �������� ����'���
�� � y�� A�� �(��.� �������� )�� �� ��* �4 � ���� A��)�3��.��� 20+ �� ��0��.
�)��
���#� �.��3 �'3�� �'3��� �� ����� �'.��)33 ( ��.��)3 (2011 Tishreen University Journal. Eng. Sciences Series
227
,)��� (9)�* ������ %��&�� ����* 7�6�� Q��Opening �� �"���
���"�� %��"�� : 53�� ���$�� � �� �(��.� ��'(,� ���� �('+� ���
� � �����, ��if����, �� � 00otherwise
�
�∗ :!�( �('+� ��� ��$�� � ������, �� : ��'(,� !�(��
,)���(10) �)�� �'��� �� �&�"����� %��&������� �'���� �������� ����'���
2$#�� ��(10) ��$�� � �� �� R63 �3- �� � y����$�� � �� �(��.� �������� )�� �� ��� ����*. h�2�6 � ���� A��
الكولون
(2)
���#� �.��3 �'3�
���"�� %��"��
)2(:
���: ∗��, ��
h�L�0 � ���� ��$�� � �� �(��.� �������� )�� �� ��� ����*
� ���'� ��"� /0+� 1� �� !�(�� �3��.� )���� ���+� �
�� ���� ��. ��� ���� �� �.#,� �( �� ��$�� �� ������� ��� �� -����
228
���C�� �������) !"��� �)�� �'��� �� ������� ������( �3� ���� ������� � ����� � ��� � ��� ��'(,� !�(�� �� �('+� ��� ��$�� � �� !�( ��N��
��(0+� � . �.� ��'�.�� A�� @��'�� @��.(- @�L�� 2$#�� ��� �� ������� � ����� A�� �.�� � ���.��� H6��� .y��� )���6��+ ��3�� ;��N�� ������ )1���� �� H���� ��� 5� 2��.��� �'� !���* ��N���� ��'�+��� .
�� ���3� 2$ ���� y��#� ���� )������� �� ���3� ���4 �'� !�(�� �(��� ���3� ��� �L���� ���.� />�(+� ��N.� 5� �(��.��)�� ��* 27��������� )�� (- 234 �� )������� 5��3� )���6��+ ���+� � �$��
5��3� -)���3� ��N !�(�� �(��� ���� ���3��� �(��� I��#�� �(��� 5� �'�+� ��N.� 5� !�����n�+,� )���3���. ���6��+ �.� }��FCM h� ���� )������� 5��3� )���6��+ ��4 ��4�(�� �3��.� 2�3� �� ��+� ��� ��[5].
���.� 1 ��* �'� )������������ )�� '� ����7- ���� 2$ 5� 2��.��� ��� 2��� �'�!!��3 =>��� � .� ��� -- �'� �� �l��� �('� �������� )�� �� ��* �� ����� �32��.�� �� ���.�� �� =��� ��� ��- ��'�� )�������� 27�
Q���'� ��� 3�� )��(���� ��(���. }�� ���6��+ ��� ��FCM ��$�� � �� !�( �'����+� ��� 5�����fcm �� !�(�� �3��.� ���$� )��4 ��MATLAB[15]:
[center (3) ,U,obj_fcn] = fcm(data, cluster_n, options) ���:
� data : ���3�)���(� ()���3� ��N ���� � ������ )�������- A�� � �� � 2$ 2$#� ���� )����� � � ���(���)!�(�� �(��� �� �(�� ������ ��.(
� cluster_n : )���3��� ���) I���*����� �� ��$4.( � center :�� ���3� 6$�� )��7���� 27�� � 2$ �4 ���� ��>����� )���3��� 6$��� ���(���. � U : ��>�#.�� 5�6��� ���(�)�����N�� (�3�����. � obj_fcn :���6��+�� ����� ���$� 20+ 5����� ��* ���(�. � options : ���� )����+�� ���(�����0+ �� ���$��� )��������� �5����� �������� ���� �'�: o 2,� ���+�� : ��>�#.�� �3��Fuzziness Degree.��N����1� �����:2. o ���7�� ���+�� :� ��L�,� )���$��� ��� )� +'I� T� ���. ��N����1� �����:100. o ���7�� ���+�� : �� ��� T� ��� 5����� �3���� � ��'� ���t(,� �����+ ����� ���$� ����� � 234 )�
5�����- @.� y��� ��L�,� )���$��� ��� ��� ��N. ��N����1� ����� :0.00001. o 5����� ���+�� : Q����'$��� 5��� � ���� ��* 20+ ������� ��'��. ��N����1� ����� :1.
��&���'����� v�+ �� ����7�� )� + ������ ���� �'�: %��"��G��(�: }�� 5��� ��� �� ! +�� A�� �� ��fcm �('+� ��� ��$�� � �� !�( �'� ���+� ��
��N����1� )����+�� ���(������ }� )���3��� ���3-)���3� �N� �������n �07�� )���3��� A�����'+ �� 5� ���� !�(�� �(��� !�(��- �(�� �(��� ����7 ���3� �N� ����� ������� ������� � ����� �� !
��.�� �� � ����� �� !�(�� �(��� !��+,� ���3��� �N�. 2�3�� ����(1) 5����� ����� =>���fcm !�( �'� 2$#�� �� �('+� ��� ��$�� � ��(10):
���#� �.��3 �'3�� �'3��� �� ����� �'.��)33 ( ��.��)3 (2011 Tishreen University Journal. Eng. Sciences Series
229
,� ���(1) ^���� ����)� ,!" ������ ��3� �6�)��� ^�� ��3fcm Iteration Count
�*����$��� Cost Function(obj_fcn)
��'$��� 5��� ���* Improvement Value (ε)
� ���� ���* 1 14324.457117
2 11095.385136 3229.071981
3 11094.741025 0.6441111
4 11084.445149 10.295876
5 10922.407518 162.037631
6 8911.165077 2011.242441
7 2929.070674 5982.094403
8 1614.482088 1314.588586
9 1281.112222 333.369866
10 719.559898 561.552324
11 562.817394 156.742504
12 530.893084 31.92431
13 523.099320 7.793764
14 520.991893 2.107427
15 520.389860 0.602033
16 520.212805 0.177055
17 520.159923 0.052882
18 520.143996 0.015927
19 520.139177 0.004819
20 520.137716 0.001461
21 520.137272 0.000444
22 520.137137 0.000135
23 520.137096 0.000041
24 520.137084 0.000012
25 520.137080 0.000004
����� �� 2�3��(1) �*� ���$��� �� )t'� � ���� ���* �425 T� ��� ���t(,� ����� �� �t(4 @ ���* � ������� -���� �*�5����� ���$��� ��� ���.
5����� ��� � �� =���fcm �� �'� ���3� 2$ �(��� 2�$#� ��.� -�(��� )���3� �07! 2�$#����'(,� !�(�� �� ���� R63 . 2$#�� ����)11 (�(�� )���3��� �� ���3� 2$ �(��� 2�$#� �� �3�����
�3����� �07��:
)8) (;) (F(
,)���(11) ��&�� �!C�� *������ �&�* ,�)�� �* ������ 8b ��E��� %��&�� ��6�" �&�* %��& c *� c!��3 c ���6�"�� G�d ����� # ���� �&���� �� �
;b ������ �&�* %��&������� �)�� �$ Fb �&�* %��& ������������� �$ �)��
� ���'� ��"� /0+� 1� �� !�(�� �3��.� )���� ���+� �
�� ���� ��. ��� ���� �� �.#,� �( �� ��$�� �� ������� ��� �� -����
230
���C�� %��"��: !�( 2$ 234 �� �� ��� �� ! +�� �� �3����� �(�� �� �'����� �(��.�� H�3�� �� ��� �� ��$�� � �� !�( 2$#�� ��)10(- 5� !�( 2$ �(��� 5 �� �����$�� � �� !�(- �( �07 2$#���
��N.� ��.�3� ���* ��� ��>63 5�Q.� � =����'(,� !�(�� ����� 27�� ���� 2��$ ��(0+� � �� ���� ��$�� � ����,� �'����� ��.
)4) (� ( )S( ,)���(12) �!C�� *������ ��& G��(� ������� �* ������ �)�� �'��� %��& �� A�&�* -����� �� 8b ��6�"�� G�d ����� # ���� �&���� �� �c � c!��3 �c * ��E��� %��&�� ��6�" �&�* %��& ;b ������ �&�* %��&F �)�� �$������� b �)�� �$ ������� ������ �&�* %��&
%��"���C�C�� :� ! +�� A�� �� ���3����� �07�� )���3��� /�� ��� �� ! +�� �� ���3��� �����
������� � ����� ��0+ 27�� ����- �, y��5��� }��fcm � .� 1 ������� �� �07�� )���3��� �( I �� 2$ �� ��� !�� ���������A )���+� �� ��� �� )�� .� �� ��2+���( @�>�� Q���� �4 5� � � 1 ���4 ;4 -� ��,� ���3��� �4
��$�� � �� �� ��.�� �� ��0+�� 27��- ����7�� ���3��� �4 ��$�� � �� �� ������� � ����� ��0+ 27��- �4 �7��7�� ���3��� 27��!�(�� ���'+ ��� ����� ���� ��0+�� .�� �*���3��� ����� /���� ��'�� ) �����1��
���3� 2$ �� �������� )�� '� ��L.�� ����� �'� �,: �� � �� � �� ���: �� : �(��� ���3� �� �������� )�� '� ��L.�� �������$�� � �� �� ��.�� �� ��0+��. �� : ���3� �� �������� )�� '� ��L.�� ����� �(���������� � ����� ��0+ ��$�� � �� ��. �� :!�(�� ���'+ �(��� ���3� �� �������� )�� '� ��L.�� �����.
�� �3����� �07�� �(�� �� !�( 2$ �� �������� )�� '� ��L.�� ����� �� � ��� y�� 234 �� �� ! +����$�� � �� �� ������� � ����� 27�� ���� !�(�� ������ ��� �� �#�� ��� � ���.
%��"���������: � ! +�� A�� �� ��!��t(�� )��� ��� )�� � ����� �� /'+��� @�3�- 5� ���������� �)� � ���� ������� � ����� ���(0+� � ��- 5����� ��� � 20+ ��bwareaopen - )��'�.�� 5��� ��4 �
�� !�(�� �3��.� ���$� �� !�3��� ��3������MATLAB. � ��� ��� ��� ���� �'(���� � ����� 5��3 ��� �(��� ��2*4 ���� ��� ;� � 4 )100 �(�� �� �� ������ ���* ��)� ��� A���!��t(�� � �(:
(4)
Tishreen University Journal. Eng. Sciences Series
���'����������� ������ ���
!�( �� ������� � ����� �(��.� ����.�'� �@� ��$���5�:
�∗��, �� �
��$�� � �� /0+� � �'���(
�)�� �'��� �� �&�"�����
)�� ���� ������� � ����� ���3 ��� !�(�� �� ��l�� ��l������� � ���'� �������� )�� �� ��* ��� �(�+�� �������� )�� �� ��* ��� 2(���� ������ �� �. /'+��� �$��
- ����� �� ���� -��� ��� -2$#�� (....�� 5���
���#� �.��3 �'3�� �'3��� �� ����� �'.��)33 ( ��.��)3 (2011 Tishreen University Journal. Eng. Sciences Series
231
,)���(13) c � %��M&�� ����� �7 ��&���� ������ e7� � ���'���
���"�� %��"�� :��'(,� ���� 53�� � !�( �� ������� � ����� �(��.�
� � �����, ��if�"��, �� � 00otherwise
�
�∗ :��$�� � �� �� �('+� ��� ������� � ����� !�( �� :��1� �'����� �� �3����� ��$�� � �� !�( )��$�� � �� /0+� � �'����� :2$#�� �� ��>��7�� !�(��)13(
,)���(14) ������� ������ �)�� �'��� �� �&�"�����
�� L�02$#��(14) � ��� �3)R�634 ( )�� ���� ������� � ����� ���3 ��� !�(�� �� ��l�� ��l������� � ���'� �������� )�� �� ��* ��� �(�+�� �������� )�� �� ��* ��� 2(���� ������ �� �
��l R�63,� A�� ��������� @������� ��(>�(+ ����� �'�)- ����� �� ���� -��� ��� -2$#�� A��� �����.��� ������ 2�$'� �� ���� />�(+��[16].
(5)
���#� �.��3 �'3�
���"�� %��"��
���: ∗��, �����, �����, ��
� �� L�0
������� � ���'� �������� )�� �� ��* ��� �(�+�� �������� )�� �� ��* ��� 2(���� ������ �� � ��l R�63,� A�� ��
A��� �����.���
� ���'� ��"� /0+� 1� �� !�(�� �3��.� )���� ���+� �
�� ���� ��. ��� ���� �� �.#,� �( �� ��$�� �� ������� ��� �� -����
232
,� ���(2) �$ %��&�� ����� ���)� �� �� "����� ^������ �Af� ��:3MATLAB T�#�� 5�����
��>��7 !�( ��� !�(�� 2��� im2bw
����� � �����)�'(���� )��$����( ��>��7�� !�(�� �� bwconncomp
� ����� ���)��� ��� )�� ,� ��� � �� 2* ���.�)������� ���( ��>��7�� !�(�� �� bwareaopen
}�� ��'�� ��� �Closing A����� �' ��� ���'� � ��� 2�$#� �(�� ���+� �� ��>��7�� !�(�� �'� imclose
}�� ��'�� ��� �Opening A����� �' ��� ���'� � ��� 2�$#� �(�� ���+� �� ��>��7�� !�(�� �'� imopen
}�� ���6��+ ��� �FCM !�(�� �'� ��>��7�� ����� ��� )���3� ��N ���(��� 5��3� 234 ���@� � �����
fcm
��3����� l:����: ���� =>����� ��4 �'� ���� 2�3����� ��� �� ��� �� ����� ��'(� ���* �� � ����� �*� ��� �� ����# ���
������+� � ���� �(�� �'� A��:
,� ���)3 ( ����� l:���'����� ���:� ;�� ,)�� ��&�� G�* %������* ������ ��.�� /0+� 1� �*�% )�L�0�
����$�� ��0+�� ���4 ���,� 6 95 /0+� � �������� � ����� �L.� ����7 ����$ ���4 ������� 2 80 ����7�� ������ � ����� �L.� /0+� � ��
��' ��$ ���� 1 100 �> �+ �3���$ � ��� ;4 /0+� � ��� �� � �$ Cyst ��$�� � �� �� 1 100 � �$�� � �� 2��$ /0+� � ��
��$�� � �� �� ����� � ��� 2 100 ��������� � ����� 2��$ /0+� �
* ��� ����� ����'��� ;���� ,!" �� !"��#� �3 � �� �� ������� ������ �&�"����� �� �)�� ����� �"���� ;�� �)�� �$ ������� ������ ��� G�d.
1. ������� � ����� 2��$ /0+� � �� @����� �� � �����$�� �(�� �� ���+� ���- /0+� � ��� ������N� � ��� �> �+ ���' =>���$) �3��.� 20+ �� ���� /'+��� �$�� ��$�� � �� ��� �� R�634 R��7� ��
��1[16](. 2. ���+� ��� �(�� ��4 �� ������� � ���� �� ��t( R63 /0+� � ��� ��- � �� �� � �� �4 �� �
�� �� R63�� ��� �'� ;��� ;��� ��$�� A�� ��0+� �������� )�� �� ��* H����� �� � ��1� �'����� �� I(0+� � �� ��- 20+ ������ n�4 ���! + ���.���. �$�� 4����� ��� �� ��� � 20+ �� �'$#��� A�� �'� �'t���
���4 �3��.� �� ��� ���+� ��� �(�� �'�[17]. 3. �L.� /0+� � �� � ��� ��� � ��� ����7�� ���,�( �'� !� ��� ��� ��� -����7�� ���,� )1��
@�3��.� ���,� A�� /0+� � �#$ �' �� @�(�+ @����N� ��� ��� ��#��1� ��� �� ���.�� �� �.
���#� �.��3 �'3�� �'3��� �� ����� �'.��)33 ( ��.��)3 (2011 Tishreen University Journal. Eng. Sciences Series
233
4. ���' �� ������ �'� ���� � ��� ��*� ����( �3��� !� ��� ��� �� ) �4- ��0+ 5��3� �� ��� � �� ;4 �'� ��$�� R���� ��� �� � y�� -��$�� R�634 Q.� R��7� �� !��� ���3� ��N ��$�� � ��
�����.2�� ��� R��4 ��0 �'���� �� )1�� �� !� ��� �N����� ���' �� ��$�� �( . 5. �� ��* ��� ����* ��$�� ��� ��0+� �������� )�� �� ��* �� �� ��L� ���� ������� � ���'� �������� )��
�� R�634 ��L ��� n�4 ��� -��'��� !����� ���+� � 5� ��(��� ��� ��$�� �(�� �L.� �� ��$�� ��� �� �3�����/0+� � -��$�� �� ������� � ����� 1�7�� y�� �� �('+� ��� ������� � ����� TN.
,� ���)4 ( "�� G�* %������ �'����� �������&�� ���E�� ���� ����(� #��� ����� �$ �� "����� %��&�� ����'��� �������� ����� �'���� ������ ������� �&�"����� 1
�"���� : �)�� �$ �C��" ����� ���) 2
�"���� : �)�� �$ ���) ��� 3
�"���� :,�) �)�� �$ ����C ����� 4
�"����:���� �)
� ���'� ��"� /0+� 1� �� !�(�� �3��.� )���� ���+� �
�� ���� ��. ��� ���� �� �.#,� �( �� ��$�� �� ������� ��� �� -����
234
�&����� �����#�: 1. �4 ���� )��$���� ��*�� ���6��+ ���+� � �'(����CCL��$�� � �� /0+� � ��'�� �� �� ��� � �� ����? ��� - !��t���� 2��.�� �� ���.��� �7&�� 1 ���,- ��� � ��(��� �# �0�+� 27� ��$��.
2. .� U� }�� ���6��+ FCM @���.� ��$�� � �� �� ������� � ����� /0+� � ��- �7&�� 1 �*7� ���$�(��� ��'�� �# ��t��� - 2�3�� �� ���� ��$ ����� �*� )�� =>��� ) �4 �*(3).
3. �'� ����� �� !� ��� ��� �� T�3� ���.� �'����� �4 �� � y�� -��$�� � ��� 27�,� /0+� 1� � �� �� ������� � ����� �$� �4 �3� y��� -���� ������� � ����� /0+� �� �� !� ��� ��� �� �� ����7��
��� �� �� ��,� �'����� �� ��$�� � �� ��N ��(0+� � �� �* ��$�� !� ��� 2��$ 2$#� . 4. ��� �� @�'(��� �7$4 @��N� ��$�� � �� )��$ ��'$ ��$�� � ��� 2N�4 /0+� � �'� 2(��
,�R�N� !���L�� � !�(�� �)n�+,� R�N�,� A�� ��� ����� 2+��� �3� 1 ;4.( 5. ��0+� �������� )�� �� ��* ��� ��$4 ������� ��$ ��'$ ������� � ���'� 2N�4 /0+� � �'� 2(��
��������� � ����� ��0+� �������� )�� �� ��* ��.�� �� ��$. 6. �� ��'�+� )1��� �'(�� ��� �(�� �� ��$4 ��� �'� !� ��� ��� �� ��� � �$��? ��$�� )��
��� ��$��� R��3� 234 �� �N������ Clinical Trial ��� �� R��4 ��- �� + !���.� ��� ���NM����- 27� ����+1��3������ )��'�.�� �� ���+� ��� 2�$#��� �(��� 2$# �3�� � �,����+� ��� � ��� �� ��.
^������: [1] PARKIN, D.M. et al.Global Cancer Statistics 2002.CA Cancer J Clin, Vol. 55,
No.2,2005, 74-108.
[2] CHOUDHARY,A. et al.An Entropy Based Multi-Thresholding Method for Semi-
Automatic Segmentation of Liver Tumors, University of Verona, The MIDAS Journal
- Grand Challenge Liver Tumor Segmentation (MICCAI Workshop), 2008, 1-12.
[3]GIGER, M. Computer-Aided Diagnosis in Medical Imaging –A New Era in Image
Interpretation. University of Chicago USA, 2006, 75-79.
[4] WONG, D. et al. A semi-automated method for liver tumor segmentation based on 2D
region growing with knowledge-based constraints. The MIDAS Journal - Grand
Challenge Liver Tumor Segmentation (MICCAI Workshop), 2008, 1-10.
[5] MALA K. et al. Neural Network based Texture Analysis of Liver Tumor from
Computed Tomography Images. International Journal of Biomedical Sciences, Vol. 2
No. 1, 2006, 33-60.
[6] SHIMIZU A. et al. Ensemble segmentation using Ada Boost with application to liver
lesion extraction from a CT volume. The MIDAS Journal - Grand Challenge Liver
Tumor Segmentation (MICCAI Workshop), 2008, 1-11.
[7] KOSS J. E. et al. Abdominal Organ Segmentation Using Texture Transforms and a
Hopfield Neural Network, IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 18, No. 7,
1999, 640-648.
[8]KOBASHI M. et al. Knowledge-based Organ Identification from CT Images, Pattern
Recognition, Vol. 28, 1995, 475–491.
���#� �.��3 �'3�� �'3��� �� ����� �'.��)33 ( ��.��)3 (2011 Tishreen University Journal. Eng. Sciences Series
235
[9] ZHOU, J. et al. Semi-automatic Segmentation of 3D Liver Tumors from CT Scans
Using Voxel Classification and Propagational Learning. The MIDAS Journal -
Grand Challenge Liver Tumor Segmentation (MICCAI Workshop), 2008, 1-10.
[10] HEIKEN, J. P. et al Detection of focal hepatic masses: Prospective evaluation with
CT, delayed CT, CT during arterial portography and MR imaging. Radiology, Vol.
171, 1989, 47-51.
[11] STAWISKI, J. et al. Interactive Liver Tumor Segmentation Using Graph-cuts and
Watershed. The MIDAS Journal - Grand Challenge Liver Tumor Segmentation
(MICCAI Workshop), 2008, 1-12.
[12] LIM, S. et al. Segmentation of the Liver Using the Deformable Contour Method on CT
Images. Lecture Notes in Computer Science, Springer Berlin / Heidelberg, Vol.
3767, 2005, 570-581.
[13] HAME, Y. Liver Tumor Segmentation Using Implicit Surface Evolution. The MIDAS
Journal - Grand Challenge Liver Tumor Segmentation (MICCAI Workshop), 2008,
1-10.
[14] GONZALEZ, R. C. et al. Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice Hall,
2004, 521-538.
[15] THE MTALAB TEAM, Fuzzy Logic Toolbox™, MATLAB, The Math Works, Inc,
2009.
[16] HONG, J. et al. Computer-Aided Diagnostic System Based on Liver CT image.lAPR
Workshop on Machine Vision Applications, The University of Tokyo, Japan,2000,
419-422.
[17] NUGROHO, H. A. et al. Contrast Enhancement for Liver Tumor Identification.
MIDAS Journal - Grand Challenge Liver Tumor Segmentation (MICCAI
Workshop), 2008, 1-11.