Dişi köpeklerde diöstrus, proöstrus ve anöstrus dönemlerine ait vajinoskopi görüntülerinden bilgisayarla görme teknikleriyle seksüel siklusun belirlenmesi

Abstract

Dişi köpeklerde seksüel siklusun belirlenmesinde kullanılan klasik yöntemler; vajinal sitoloji, progesteron ve LH hormonu ölçümleri, vajinal ve vulvar inspeksiyon, davranış değişimlerinin gözlenmesi ve anamnezdir. Bunların uygulanması ekipman, tecrübe ve zaman gerektirmektedir. Bu çalışmada hedeflenen, diğer teknikleri de destekleyen daha hızlı ve güncel bir görüntü analiz metodu geliştirmektir. Bu amaçla, köpeklerden alınan vajinoskopi görüntülerinin ilgili görüntü işleme teknikleri ile analiz edilmesi planlanmıştır.Çalışmada, 9 farklı sağlıklı dişi köpekten çeşitli siklus evrelerinde görüntüler toplanmıştır. Siklus evreleri vajinal smear yöntemi ile belirlenmiştir.Görüntüler, 7 mm çapında, LED ışık kaynağı olan bir USB kamera ile toplanmıştır. Kameranın yerleştirilmesi için, 9mm-15 mm arasında farklılık gösteren 3 boyutlu olarak basılmış tüpler kullanılmıştır. Tüpler dişi köpeğin vajinasına kameraya kılavuzluk edecek şekilde yerleştirilmiş, kamera aracılığıyla toplanan görüntüler yazılım analizi için depolanmıştır.Görüntü analiz metodunun amacı, görüntüyü işlemek ve seksüel siklus aşamasını bir güven değeriyle tahmin etmektir. Bu bir veri sınıflandırma problemi olarak modellenir ve metodun doğru seksüel siklus bilgisini içeren bir veriye standardize edilmesi gerekir. Bu çalışmada 3 farklı evreden toplanmış 47 görüntü kullanıldı. Oluşturulmuş bilgi grubu çeşitli yazılımsal aşamalardan geçirildi ve yüksek doğruluk oranı hedeflendi. Çalışmadaki kullanılan aşamalardan biri, görüntüdeki pikselleri renk bilgisine göre ayrıştırmak, yerel ikilik düzen (LBP) öznitelikleriyle histogramını çıkartmak, destek vektör makinası (SVM) algoritmaları elde etmektir. Denenen işlemlerin performansı çapraz doğrulama ve karışıklık matrisi yöntemleriyle hesaplanmıştır.Yöntemler arasında Kappa değerleri belirlenmesiyle karşılaştırmalar arasındaki uyuşma istatistiki olarak gösterilmiştir ve uygulanan tüm metodlarda P<0.001 hassasiyeti elde edilmiştir.Çalışma sonucunda, yazılımsal yaklaşımların kombinasyonlarıyla vajinal görüntü analiz tekniklerinin rutin klinik hizmetlerde kullanımının, örnek sayısının arttırılmasıyla hem veteriner jinekoloji alanına hizmet edecek detaylı bir görüntü bilgi seti oluşturmanın hem de elde edilen görüntülerle güvenilir tahminler yapmanın mümkün olabileceği düşünülmektedir. Klinik pratisyen hekimlik yaklaşımları için ayırıcı tanı listesini oluşturmada, laboratuar teknik yeteneği gerektirmeksizin köpeğin içinde bulunduğu seksüel siklus evresini ve hatta bazı patolojik durumların tanısının konulabilmesi alanlarında ileride yapılacak çalışmalara ışık tutabileceği düşünülmektedir.

Classical clinical evaluations for determination of reproductive cycle stage of a bitch are based on vaginal cytology, evaluation of progesterone and LH hormone levels, vaginal and vulvar inspection, behavioral changes and history. These evaluations requires expertise, equipment and are relatively time consuming. Our purpose in this study is to device a faster and updated method to support other techniques. Therefore, the study is planned as, analysis of vaginoscopic images with related computer vision techniques.In this study, images collected from 9 different healthy female dogs at various cycle stages. Correct cycle stages detected with vaginal cytology.Images are collected with 7 mm diameter LED light source USB camera. Insertion of the camera is maintained with 3d printed tubes that varies 9 mm to 15 mm. Tubes are inserted in the vagina in order to guide the camera. Images are then stored for software analysis.The purpose of our image analysis method is to process an image and estimate the reproductive cycle stage with a confidence value. This is modelled as an instance of data classification problem, the method has to be standardized to data consisting correct stage information. This study is consist of 47 images from 3 different stages. The structured data group went through a series of software based processes and high accuracy aimed.One of the method paths used fort his study is segmenting the image based on color information, extracting histograms with local binary pattern (LBP) features and training with support vector machines (SVM) algorithm. The performance of these processes are calculated with cross validation technique and confusion matrix.By calculating Kappa inter rater reliability, agreement between two methods shown statistically and for all the moethods performed P<0.001 sensitivity obtained.Results shows that, with combinations of software based approaches it is possible to adopt vaginal image analysis technique to routine practical basis. With collecting more images it may help to build a detailed vaginoscopic image data set for veterinary gynecology field and also it may become possible to make reliable estimations. It may also help to the clinical practitioner, while making the differantial diagnose list, to detect the reproductive cycle stage of a female dog without requiring laboratory technical expertise and also detect some pathologies.