Cancer diagnosis via elastic scattering spectroscopy
Esnek saçılım spektroskopisi ile kanser teşhisi
- Tez No: 178519
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT GÜLSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Esnek saçılım spektroskopisi, optik kanser teşhisi, Elastic scattering spectroscopy, optic cancer diagnosis
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Bu çalışma; Kanser Tarama sisteminin güvenilirliğini, dokudaki sıcaklıkdeğişimine bağlı optik değişiklikleri tespit edip edemediğine bakarak test etmeyi vesistemin insan dokularında kanseri tespit edebilme başarısını test etmeyihedeflemektedir. Kanserli doku hücresel düzeyde morfolojik değişikliklergöstermektedir. Hücrelerin bu değişimleri dokudan geri saçılan ışığın spektrumuyardımıyla tespit edilebilir. Gelen ışığın dalgaboyundan daha büyük olan hücreçekirdeği, Mie parçacığı olarak modellenebilir. Geliştirilen Kanser Tarama sistemi Miekuramına dayanmaktadır ve kanseri tespit etmek için esnek saçılım spektroskopisiyöntemini kullanmaktadır. Bu sistem tek bir optik lif yardımıyla beyaz ışığı taşır vedokudan geri saçılan ışığı toplar. Saçılan ışık spektrometreye gönderilir ve spektrumbilgisayarda yazılım aracılığıyla analiz edilir. Bu tez çalışmasında ilk olarak in vitrokuzu beyin dokusunda yapılan ölçümlerle Kanser Tarama sisteminin güvenilirliğisınanmıştır. Dokular farklı sıcaklıklarda koagüle edilmiş ve doğal dokular ile koagüleedilmiş dokuların esnek saçılım spektroskopisi (ESS) spektrumları alınmıştır.Koagülasyon sıcaklıkları arttıkça esnek saçılım spektrumlarının eğimlerinin azaldığıgözlenmiştir. Bu, Kanser Tarama sistemi ile alınan ESS spektrumlarının eğimlerinindokuların optik özelliklerindeki değişimler hakkında kesin bir bilgi verdiğinigöstermiştir. Daha sonra sistem in situ insan dokularında denenmiştir. Kanser Taramasisteminin kanseri teşhis etme başarısı akciğer ve paratrakeal lenf nodları için % 86.6,beyin dokuları için ise % 80'dir. Sistem yağ dokusunu tümörden ayırt edememiştir bunedenle meme tümörlerini teşhis etmede başarısız olmuştur.
Özet (Çeviri)
The goals of this study were to test the reliability of CancerScanner system whetherit can detect the optical alteration of tissue dependent on temperature and to test the systemon human tissues in which system can detect the cancerous lesions and examine theefficiency of this system. Cancerous tissue shows morphological alterations in the cellularlevel. Such changes may be detected by using the spectrum of the light scattered backfrom the tissue. Cell nuclei may be modelled as Mie particles that are larger than thewavelength of illuminating light. CancerScanner system is based on Mie theory and it useselastic scattering spectroscopy method to differentiate cancerous tissue. This systemdelivers and detects white light with single optical fiber. The scattered light from tissue isdetected by a spectrometer and spectrum is analyzed in PC with software. In this thesiswork firstly CancerScanner system reliability was tested on lamb brain tissues in vitro.Tissues were coagulated at different temperatures and elastic scattering spectroscopy (ESS)spectra were taken from native and coagulated tissues. It was observed that as thecoagulation temperature was increased, the slope of the elastic scattering spectradecreased. This showed that the slopes of ESS spectra taken with CancerScanner system inthe visible range give valuable information about alterations of tissue optical properties.Secondly, the system was tested on human tissues in situ. The diagnostic efficiency ofCancerScanner system was 86.6 % for lung tissues and paratracheal lymph nodes, and 80% for brain tissues in differentiating cancerous and normal tissues. The system could notdifferentiate fat from tumor therefore; it was not successful on detecting breast tumors.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme tabanlı kolon kanseri teşhisi
Deep learning-based colon cancer diagnosis
ABDURRAHMAN SEFER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSiirt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN MÜJDAT TİRYAKİ
- Güneydoğu Anadolu bölgesinde meme kanserinde tanı ve tedavide gecikme sebepleri
Causes of breats cancer diagnosis and treatment delay in southwestern anatolia region
EYYUP ÖNER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
Genel CerrahiDicle ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SADULLAH GİRGİN
- Synthesis of functionalized magnetite (Fe3O4) nanoparticles and targeting to the tumour cell (HELA) for cancer diagnosis and treatment
Kanser teşhis ve tedavisinde kullanılabilecek fonksiyonel magnetit (Fe3O4) nanoparçacıkların sentezi ve tümör hücresine (HELA) hedeflendirilmesi
SENEM ÇİTOĞLU
Doktora
İngilizce
2019
BiyolojiHacettepe ÜniversitesiNanoteknoloji ve Nanotıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM DUYAR COŞKUN
- Veri madenciliği ve makine öğrenmesi yaklaşımı ile tiroit kanserinin tanılanması
Diagnosis of thyroid cancer using data mining and machine learning approach
MEHMET EMİN ASAN
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN TAŞKIN
- Makine öğrenmesi yöntemleriyle kanser ile ilgili yeni biyobelirteçlerin tespit edilmesi
Identification of novel systems biomarkers for cancer diagnosis using machine learning techniques
FIRAT KURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA AĞAOĞLU
PROF. DR. KAZIM YALÇIN ARĞA