In this study, a decision support system which helps the physician to determine the location of a polyp on the colonoscopic video images is presented. The system is composed of neural network classifier and features extracted from wavelet transform co-occurrence matrices. The proposed methodology is applied to a sequence of colonoscopic video frames which have normal and abnormal formations. The application results are evaluated with respect to the sensitivity and specificity analysis. As a result of the evaluation criterion, 90.2 % sensitivity and 88.7 % specificity values are obtained by using statistical features of the wavelet transform co occurrence matrices and neural networks.
Keywords: Colonoscopic images, Polyp, Wavelet transform, Co-occurrence matrix, Artificial neural networks.Bu çalışmada, kolonoskopik video görüntülerindeki poliplerin yerlerini belirleyen, hekime yardımcı akıllı bir karar destek sistemi sunulmuştur. Sistem, dalgacık dönüşümü eş oluşum matrislerinden çıkarılan öznitelikler ile yapay sinir ağları sınıflandırıcısından oluşmaktadır. Önerilen sistem polip ve normal dokuların bulunduğu bir dizi kolonoskopik video görüntüsüne uygulanmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlar özgüllük ve duyarlılık analizi ile değerlendirilmiştir. Kullanılan değerlendirme kriterince gerçekleştirilen bütün uygulamaların sonucunda ortalama % 90.2 duyarlılık ve % 88.7 özgüllük değerleri elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Kolonoskopik görüntüler, Polipli doku, Dalgacık dönüşümü, Eş-oluşum matrisleri, Yapay sinir ağları.