Ünite 1: Dijital Görüntü İşlemede Temel Kavramlar

Giriş

Günümüzde hızla gelişen görüntü işleme teknolojisi, daha iyi bir görüntü elde etmek veya görüntüden faydalı bilgi çıkartmak amacıyla bir görüntü üzerinde yapılan birçok farklı işleme süreçlerini içeren teknoloji olarak tanımlanmakta ve özellikle dijital teknolojilerin hızlı gelişimi ile birçok alanda yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.

Günümüzde savaş teknolojilerinden güvenliğe, tıptan fiziğe, sanayiden kişisel bilgisayarlara kadar sayısız uygulama alanına sahip olan görüntü işleme ile ilgili teknolojiler hızla gelişmekte ve halen bu teknoloji üzerine geliştirilmeyi bekleyen ve hayal gücüne bağlı daha pek çok problem bulunmaktadır.

Temel Kavramlar

Genel anlamda sinyal , fiziksel değişkenlerin durumu hakkında bilgi taşıyan ve matematiksel olarak bir f fonksiyonu ile gösterilen kavram olarak tanımlanmaktadır. Konuştuğumuzda çıkan ses sinyalleri, bir çeşit bilgi içeren zamana bağlı olarak değişen niceliklerdir. Genellikle sinyaller kablolar vasıtasıyla iletilse de, radyo frekansı dalgaları yoluyla kablosuz da iletilebilirler. Örneğin; ses sinyalleri, bilgisayarlardaki ses kartı ile hoparlörler arasında kablolar aracılığıyla aktarılabilinirken bir tablet ile bir kablosuz ağ (wifi) yönlendiricisi arasında veri sinyalleri kablosuz olarak iletilebilmektedir.

Bu kitabın ana konusu olan dijital görüntü işlemede kullanılan görüntüler, 2 boyutlu bir sinyal olup iki bağımsız konum değişkeni ile yani Görüntü = f (x, y) ile ifade edilirler. Sinyaller temelde iki farklı şekilde ele alınır:

• Analog sinyal: Taşıdıkları bilgiyi mekân ve/veya zamana bağlı sürekli bir fonksiyon olarak ifade ederler. Örneğin; hava basıncı, herhangi bir t anında sürekli değer alabilen bir değişkendir. Analog sinyal sonsuz sayıda değere sahip olabilir ve genellikle sinüs dalgasıyla temsil edilir. Mühendislikte karşılaşılan birçok sinyal analogdur.
• Dijital sinyal: Her zaman analog sinyallerin bir alt kümesi olan dijital sinyal, sürekli formdaki analog sinyallerin belirli zaman aralıklarında örneklenmesinden veya bir sayı dizisi şeklinde dijitalleştirilmesinden oluşan sürekli olmayan ayrık zamanlı bir sinyaldir. Dijital sinyaller genliği (bir dalga tepesi ile dalga çukuru arasındaki mesafenin yarısı) 0 veya 1 olan kare formundaki dalgalar şeklinde gösterilmektedir.

Dijital kelimesinin sözlük anlamı, bilgilerin bir bilgisayar ekranı üzerinde elektronik olarak (bilgisayardaki tüm işlemler, ikili sayı sisteminde yani 0 ve l dijitleri üzerinden gerçekleştirilir) gösterilmesi olduğundan, dijital görüntü, basit olarak bir bilgisayar yardımı ile işlenebilen 2 boyutlu görüntü olarak tanımlanabilir. Bu tanımdan yola çıkıldığında, analog bir sinyalin bilgisayarda işlenebilmesi için dijital forma, diğer bir ifade ile dijital bir sinyale dönüştürülmesi (dijitalleştirilmesi) gerekir.

Analog bir sinyalin dijital sinyale dönüştürülmesini gerektiren iki temel neden vardır:

1. Dijital görüntü işlemede dijital görüntüler yani dijital sinyaller ile işlem yapılmasıdır. Diğer bir ifade ile mevcut analog bir görüntü, önce dijital formata dönüştürülür ve daha sonra görüntü işleme adımına geçilir.
2. Bilgisayarlarda herhangi bir işlem gerçekleştirilirken öncelikle bilgisayarda bu verinin depolanması gerekir. Bu bir analog sinyal ise kullanılan bilgisayarda sonsuz hafızanın olması gerekir. Bu da mümkün olamayacağından analog sinyaller öncelikle dijital formata dönüştürülür ve daha sonra gerekli görüntü işleme adımları gerçekleştirilir.

Her ne kadar dijital görüntü işlemenin tarihçesinin bilgisayarların gelişimine bağlı olduğu aşikâr olsa da birçok literatürde dijital görüntülerin kullanımına ait ilk uygulamaların gazetecilik alanında olduğu bilinmektedir. Haber fotoğraflarının Londra ile New York arasındaki Atlas okyanusunun altına yerleştirilen kablolar aracılığı ile gönderilmesi, bu alandaki ilk uygulama olarak kabul edilmektedir (Gonzalez ve Woods, 2008).

Dijital görüntüler çok fazla alan ve hesaplama gücü gerektirdiği için sadece kullanılan bilgisayarların değil, aynı zamanda destekleyici birim elemanlarının da yani depolama, görüntüleme ve iletim birimlerinin gelişiminin de dikkate alınması gerekmektedir.

Bugün bilinen anlamdaki ilk dijital bilgisayar, 1946 yılında icat edilen ve ENIAC adı verilen genel amaçlı bilgisayar sistemidir. ENIAC, bir depolanmış program bilgisayarından daha çok, büyük elektronik kablo ağı tarafından kontrol edilen elektronik hesap makineleri ile diğer aritmetik birimlerden oluşan bir sistemdir.

Geçtiğimiz son iki yüzyıl içerisinde bu alanda pek çok gelişme olmasına rağmen, modern dijital bilgisayarın temeli, 1940’lı yıllarda John von Neumann tarafından öne atılan 2 temel kavrama dayanmaktadır; (i) Bilgisayarda kaydedilen veriyi ve yazılımı tutmak için bellek ihtiyacı. (ii) Bilgisayarların inşasında ikili sayı sisteminin kullanılabilirliği.

Aşağıda özetlenen temel gelişmelerin yanı sıra dijital görüntü işlemenin temel gereksinimleri olan yığınsal bellek ve görüntü sistemleri alanlarında da birçok gelişme yaşanmıştır.

1. 1948 yılında Bell Laboratuvarlarında transistörün icadı
2. 1950-1960’lı yıllarda üst seviye COBOL (Common Business-Oriented Language) ve FORTRAN (Formula Translator) bilgisayar dillerinin geliştirilmesi
3. 1958’de Texas Instruments firması tarafından entegre devrelerin icadı
4. 1960’lı yılların başında işletim sistemlerinin geliştirilmesi
5. 1970’li yılların başında Intel firması tarafından mikroişlemcilerin geliştirilmesi
6. 1981yılında IBM firması tarafından kişisel bilgisayarların piyasaya sürülmesi
7. Bilgisayarlarda kullanılan ana bileşenlerin kademeli olarak minyatürleştirilmesi

Dijital görüntü işlemede farklı işleme adımlarını anlamlı bir şekilde yerine getirebilecek yeterince güçlü bilgisayarlar, ilk kez 1960’lı yılların başında ortaya çıkmıştır. Uzay çalışmalarına paralel olarak dijital görüntü işleme teknikleri 1960’ların sonu ve 1970’lerin başlarında tıbbi görüntüleme, uzaktan algılama ve astronomi alanlarında da kullanılmaya başlanmıştır.

Görsel algı (görüş), içinde bulunduğumuz dünyayı algılamamızı ve anlamamızı sağladığından, görüntü, insanoğlunun algılayabileceği bilgi formlarının en iyisi olarak kabul edilmektedir. Dijital görüntü işleme sisteminden önce ilk adım olarak insan görsel algısı ve fiziksel sınırlamaları ile insan görme sisteminin temel çalışma mekanizmasının 2 temel nedenden ötürü bilinmesi gereklidir.

1. Bilgisayarla görme ve görüntü analiz sistemleri, görüntü algılamada ve anlamada insan gözünün görme gücünü elektronik (diğer bir ifade ile dijital) olarak taklit ederler.
2. Dijital görüntü işlemede matematik ve olasılık fonksiyonlarına dayanan tekniklerin seçiminde, daha çok sübjektif ve görsel değerlendirmelere bağlı olan insan sezgi ve analiz kabiliyeti büyük rol oynar.

İki farklı parlaklık düzeyi arasında ayırım yapabilme yeteneğine kontrast duyarlılığı adı verilir.

Kontrast, bir cismin (veya o cismin bir görüntüde) ayırt edilmesinde kullanılan parlaklık veya renk farkını belirtir. Görsel algılamada kontrast, bir cisim ile aynı görüş alanındaki diğer cisimler arasındaki renk ve parlaklık farkından (görüntüdeki en parlak alan ile en karanlık alan arasındaki fark) belirlenir.

Görsel algıya ait diğer örnekler optik illüzyonlardır. Göz tarafından algılanan ve beyinde işlenen bilgilerin bazen nesnel gerçekçilikten farklı olması durumunda, optik illüzyon ya da göz yanılsaması adı verilen farklı bir algı oluşur. Genel anlamda 3 farklı optik illüzyon vardır:

1. Değişmez optik illüzyon: Kendilerini oluşturan cisim(ler)den farklı biçimde görüntünün algılanmasıdır.
2. Fizyolojik optik illüzyon: Göz ile beynin belirli bir süre parlaklık, eğiklik, konum, boyut, renk veya hareket gibi farklı uyarıcılara maruz kalması sonucunda aşırı uyarılmadan kaynaklanan fizyolojik yanılsamalardır.
3. Bilişsel illüzyon: Bilinçsiz çıkarımlar sonucu oluşan yanılsamalardır.

Dijital Görüntü ve Dijital Görüntü İşleme Sistemi

Işık, ses, sıcaklık veya basınç gibi analog sinyallerin dijital olarak işlenebildiği ayrık zaman, ayrık frekans veya diğer ayrık bir forma dönüştürme işlemi, analogdan-dijitale dönüştürme işlemi (Kısaca “ dijitalleştirme ” olarak da adlandırılmaktadır.) olarak tanımlanır. Bu işlem, ‘ örnekleme ’ (sampling) ve ‘ nicemleme ’ (quantizationgenliğin ayrıklaştırılması) adımlarından oluşur.

İnsan görme sistemi tarafından bir analog görüntü, mekânsal olarak dağılmış ışık enerjisinin toplamı olarak algılanır ve bu görüntü sürekli bir f(x,y) fonksiyonu ile ifade edilir. f(x,y) fonksiyonunun değeri, x,y mekânsal değişkenlerle belirtilen konumdaki genliği (yoğunluğu) ifade etmektedir. Nicemlemede en önemli nokta, kullanılacak ayrık nicemleme (gri renk tonu dinamik aralığı) seviyesini belirlemektir.

Dijitalleştirme işleminde örnekleme sayısı (piksel) ne kadar fazla olursa o kadar gerçeğe yakın bir görüntü oluşmaktadır. Diğer yandan nicemleme ile belirlenen gri renk tonu seviyesi (gri renk tonu aralığı = bit) ne kadar fazla ise görüntüdeki pikseller gerçeğe daha yakın bir renk alacak ve yine gerçeğe daha yakın bir görüntü oluşacaktır.

Dijital görüntülerle çalışılırken çoğu zaman aynı işlemler birçok kere uygulanmaktadır. Bu durumda işlemlerin daha hızlı olması ve sonuçların daha hızlı yüklenmesi amacıyla görüntülerin ölçeği ile doğrudan işlem yapılmak yerine, görüntüler yeniden örneklenerek farklı ölçeklerde çalışma yoluna gidilir. Bu tip gösterimin bir alt türü olan görüntü piramitlerinde, her seviyede görüntü boyutu ve detayı değişmektedir. Dijital görüntü işleme sistemleri, uydu görüntü verilerinin bir mikrobilgisayarda görüntülenmesinden, anabilgisayar işlemci gücü gerektiren karmaşık tıbbi tarayıcılara kadar birçok farklı uygulamalarda kullanılmaktadır. Bununla birlikte, donanım ve uygulamada mevcut çeşitliliğe rağmen, tüm görüntü işleme sistemleri ortak bir temele dayanmaktadır.

Sistemin girdi ünitesi olan algılayıcı sistemde iki temel öge esastır; (i) Görüntülenmek istenilen cismin yansıttığı enerjiye duyarlı fiziksel bir algılayıcı, (ii) Fiziksel algılayıcı çıktısını dijital forma dönüştüren bir dijitalleştirici. Örneğin, bir dijital video kamerada, algılayıcı ışık yoğunluğuyla orantılı olarak analog elektrik çıktı üretir ve dijitalleştirici, bu çıktıları dijital verilere dönüştürür.

Özel görüntü işleme donanımı, yukarıda belirtilen dijitalleştirici aygıtına ek olarak diğer basit operasyonları (örneğin, aritmetik mantık ünitesi) gerçekleştiren ek donanımdır ve ön-uç sistem olarak adlandırılan bu ek donanımın görüntüleri işleyebilme hızları en karakteristik özellikleridir.

Bilgisayar, basit bir kişisel bilgisayardan, süper bilgisayara kadar farklı özelliklere sahip olabilir. Bazı spesifik uygulamalar için özel tasarlanmış bilgisayarlar, istenilen düzeyde performansın elde edilmesi açısından önemlidir.

Görüntü işleme yazılımı, sadece bilgisayarlar tarafından anlaşılabilen ve özel modüllerle spesifik görevleri gerçekleştirmek için merkezî işlemciyi yönlendiren komutlardır.

Yığınsal bellek, görüntü işleme uygulamalarında veri depolama kapasitesini gösterir. 2048 x 2048 piksele sahip 8bitlik bir monokrom görüntü, sıkıştırma işlemi uygulanmadığında, 4 megabayt büyüklüğünde bir bellek alanı gerektirir. Ancak daha fazla sayıda ve büyüklükte görüntülerin kullanılmasını gerektiren uygulamalarda, görüntü işleme sisteminde yeterli yığınsal bellek alanının olması gerekir. Dijital görüntü işleme uygulamaları için 3 farklı bellek ihtiyacı söz konusudur: (i) İşleme sırasında kısa süreli depolama (Random Access Memory (RAM)- Rasgele Erişilebilir Bellek), (ii) Kısmen daha hızlı geri almalara sahip işlem deposu (Read-only Memory (ROM)- Sadece Okunabilir Bellek) ve (iii) Daha seyrek erişimlere yönelik arşiv depolama (Sabit disk).

Ekran görüntüsü, görüntüleri bilgisayar ekranında sergilemek için farklı tipteki monitörler (elektronik ya da elektro-mekanik) kullanılır. Ekran ile bilgisayar arasındaki iletişim ekran kartı ile sağlanır.

Basılı çıktı, görüntüleri basılı kaydetmek için kullanılan aygıtlar, örneğin; lazer yazıcılar, film kameraları, optik ve CDROM diskler gibi dijital üniteler.

Ağ, günümüzde kullanılan her bir bilgisayar sistemi için neredeyse vazgeçilmez bir temel ögedir. Gelişen fiber optik ve diğer geniş bant teknolojilerine paralel olarak görüntü işleme uygulamalarında büyük hacimli verilerin iletimi daha kolay bir şekilde yapılabilmektedir.

Uygulama Alanlar ve Yeni Eğilimler

1960’lardan günümüze kadar birçok alanda kullanılan görüntü işleme büyük bir gelişme göstermiştir. Tarihçe bölümünde açıklanan tıp ve uzay alanlarındaki uygulamalara ek olarak dijital görüntü işleme teknikleri günümüzde geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Görüntü işlemenin uygulama alanları, basit olarak kullanılan görüntülerin kaynağına (örneğin; görünür, Xışınları vb.) bağlı olarak kategorize edilebilir. Akustik, ultrasonik ve elektronik kaynakların yanı sıra bugün kullanılan görüntülerin ana kaynağı elektromanyetik enerji spektrumudur. Diğer yandan uygulama alanlarını, konularına göre de farklı şekilde (örneğin; Akıllı ulaşım sistemleri, Uzaktan algılama, Hareketli nesne izleme, Savunma gözetimi, Biyomedikal görüntüleme, Otomatik görsel denetim vb.) kategorize etmek mümkündür.

Gama ışınlarına dayalı görüntülemenin başlıca kullanım alanları, nükleer tıp ve astronomik gözlemlerdir. Görüntüler, Gama ışını dedektörleri tarafından toplanan yayılımlardan elde edilir.

Görüntüleme amaçlı kullanılan en eski elektromanyetik ışınım kaynaklarından biri X-ışınlarıdır. X-ışınlarının en yaygın kullanımı tıp alanında olup, genellikle hastalıkların teşhisinde kullanılmaktadır ancak endüstri ve astronomi gibi diğer birçok alanda da başarılı kullanım örnekleri vardır.

Morötesi ışınlara dayalı görüntülemenin kullanım alanları genel olarak litografi, endüstriyel denetim, mikroskopi, biyolojik görüntüleme ve astronomik gözlemlerdir. Özellikle mikroskopinin en hızlı büyüyen alanlardan biri olan floresan mikroskopisinde morötesi ışınlar sıkça kullanılmaktadır.

Elektromanyetik spektrumun insan gözü tarafından görülebilen kısmına (0.4-0.7 µm dalga boyu aralığı) görünür bölge adı verilir. Görünür ışınlar ile görüntülemenin uygulandığı temel alanlar mikroskopi, astronomi, uzaktan algılama, endüstri ve adli uygulamalardır. En temel alanlardan biri olan uzaktan algılamada günümüzde kullanılan birçok uydu sistemindeki algılayıcılar, spektrumun görünür bölgesinden yansıtılan enerjiyi kaydederler.

Kızılötesi ışınlar insan gözü tarafından görülebilir değildir ancak ısı enerjisi olarak hissedilebilmektedir. Yirminci yüzyılın ortalarına gelindiğinde keşfedilen kızılötesi ışınlar ile görüntüleme, birçok amaca yönelik örneğin; askeri, tıp, uzaktan algılama, astronomi alanında kullanılmaktadır.

Mikrodalga bölgesinde görüntülemenin en bilinen uygulaması elektromanyetik spektrumun mikrodalga frekans bandında yer alan dalgalar ile çalışan radar görüntüleme sistemleridir. Uzaktan algılamada sıklıkla kullanılan radar görüntüleme sistemleri ile meteorolojik ve aydınlanma koşullarına bakılmaksızın yeryüzü cisimlerinin mikrodalga bölgesindeki geri yansıtımları kaydedilmektedir.

Radyo dalgaları ile görüntülemenin başlıca uygulama alanları tıp ve astronomidir. Tıbbi görüntülemede yaygın olarak kullanılan manyetik rezonans görüntülemenin (MRI) temeli, çok güçlü mıknatıs bir alan yolu ile insan dokusundaki hidrojen moleküllerinin polarize edilerek ve uyarılarak algılanabilir bir sinyal oluşturulması ve bu sinyallerin yeri ve şiddetinin bir bilgisayar tarafından tespit edilerek hastanın ilgilenilen dokusunun kesitler hâlinde 2 boyutlu görüntülerinin elde edilmesidir.

Günümüzde bilgisayar teknolojisinde ve görüntülemede hızlı gelişmelerin yaşandığı aşikârdır. Her ne kadar bilgisayarların görüntü işleme ve analizinde insanoğlu ile hâlen yarışamaz olduğu yönünde genel bir kanı olsa da modern bilgisayar sistemlerinin artan gücü ve çok yönlülüğü nedeniyle hesaplamalar, geleneksel Von Neumann ardışıl mimarisinin (veri ve komutların tek bir işlemci üzerinde birbiri ardına işletildiği seri hesaplama) çok ötesindedir. Günümüzde görüntü işleme alanında yaygın olarak kullanılmaya başlanan paralel ve dağıtık hesaplama paradigmalarının kullanımı ile çok büyük boyuttaki görüntülerin parçalanarak işlenmesi ve böylelikle daha fazla performans elde edilebilmesi mümkündür.

Görüntü işleme teknolojilerinin, gelecekteki üretim ve iş süreçlerinde, (i) görüntü işleme sistemlerini kullanan yeni uygulamalarla daha verimli iş modellerinin üretileceği ve (ii) büyük hacimli veri ve görsel olarak tanımlanmış bilgilere dayalı otomatik üretimin yaygınlaşacağı düşünülmektedir. Görüntü işlemedeki yeni teknolojilerin bilgisayar-insan arayüzünü büyük ölçüde modifiye edeceği uygulama alanlarından bazılarına ilişkin örnekler aşağıda kısaca verilmektedir:

1. Günümüzde güvenlik amacıyla birçok evde kullanılan gözetleme kameraları, bir misafiriniz evinizi ziyaret ettiğinde, size kapıda bir kişi olduğunu bildirir ancak çok yakın bir gelecekte, yüz tanımaya yönelik geliştirilen algoritmalar ile size kimin geldiğini de bildirecektir (Chatterjee, 2011). Hatta kişinin yüz mimikleri ve davranış özelliklerinden duygu durum analizleri bile yapılabilecektir.
2. Artan kentsel nüfus ve ekonomik faaliyetlerin beraberinde kent yaşamının kalitesini artırmak için Fujitsu firması tarafından yapay zekâ ile desteklenen ‘akıllı şehir izleme sistemi’ geliştirilmiştir. Bu sistemde yüksek çözünürlüklü gözetim kameralarından gelen çok sayıda görüntü verisinden, yapay zekâ tabanlı derin öğrenme teknolojisiyle bir görüntü tanıma modeli oluşturulmakta ve bu modele bağlı olarak, insanların kullandıkları araçların modelleri, renkleri, plaka numaraları, hatta kişilerin kıyafetleri de eş zamanlı olarak tanımlanabilmektedir. Benzer şekilde aynı firma tarafından geliştirilen ‘park analiz’ servisi ile kentlerdeki otopark sorunu ele alınmıştır. Bu sistemde örneğin, 100 araçlık bir otopark alanına yerleştiren kamera sistemlerinden alınan görüntülerin gerçek zamanlı analizi ile otoparkların (veya garajların) yönetim verimliliği arttırılmaktadır (FujitsuTurkey, 2017).
3. Geliştirilen yeni nesil otonom arabalarda araç içerisindeki tüm multimedya sistemleri ve durumsal farkındalığı sağlayan algılayıcılar tek birim tarafından komuta edilmektedir. Araç yönetim sisteminin sahip olduğu derin öğrenme yapısı sayesinde, kamera sistemlerinden alınan görüntüler eş zamanlı analiz edilerek, sürücü destek sistemi oluşturulmaktadır. Bu sayede özellikle kısıtlı görüş şartları dâhil birçok durumda kazaların önüne geçilebileceği düşünülmektedir.
4. Tıp alanında DaVinci sistemi gibi robotların ve yüksek çözünürlüklü 3 boyutlu görüntülerin kullanımı ile doktorların daha hassas teşhis koyma ve uzaktan ameliyat yapmaları mümkün olmaktadır. Örneğin, İsrail’de geliştirilen bir ticari görüntü işleme teknolojisi ile damarlarda yağlı sert plakaların tespit edilerek sonrasında tıbbi bir müdahalenin gerekip gerekmediği belirlenebilmektedir (Chatterjee, 2011).
5. Günümüz tekstil endüstrisinde, görüntü işleme sisteminden yararlanılarak kişiye özgün kıyafetler üretilmektedir. Bu sistemde, bir müşteri bir modeli seçtiğinde, önce dört kameralı (vücudun her bir kenarı için) bir görüntü işleme sistemi aracılığıyla boyutları kaydedilmekte ve üretim için gerekli ölçümler ile sonraki kesme modeli bir yazılım aracılığıyla oluşturulmaktadır. Geleceğin moda evleri satışlarının, dükkân raflarından ziyade daha geniş bir sanal seçime dayalı ve hızlı üretimle yapılacağı düşünülmektedir.
6. Gelecek on yılda, insansız hava araçları ile şehirlerdeki trafik ve çevresel koşulların izlenmesi ve trafik tıkanıklığı gibi birçok soruna çözüm getirilmesi planlanmaktadır. Benzer şekilde insansız hava araçları ile alınan yüksek çözünürlüklü görüntüler ve gerçek zamanlı video görüntüleriyle deprem, yangın veya diğer doğal afetlerin yol açabileceği ölümcül veya yıkıcı etkilerinin azaltılması mümkün olacaktır (Chatterjee, 2011).
7. Beden dilini anlamada zorluk çeken otizmli hastalara yardımcı olmak amacıyla “Sosyal Xışınları (Social X-ray)” adı verilen özel bir gözlük üretilmiştir. Bu gözlükteki özel kamera ve yazılım ile hastadaki yüz ifadelerinin yakalanması ve çeşitli yüz ifadelerinin (şaşkınlık, öfke, aynı fikirde olma vb. gibi) bir veri tabanındaki bilinen ifadelerle karşılaştırılması ile hastaların iletişim sorunu giderilmeye çalışılmaktadır (Chatterjee, 2011).