Geri Dön

Realistic microwave breast models through T1-weighted 3-D MRI data

T1-ağırlıklı 3-boyutlu MRI datası kullanılarak gerçekçi mikrodalga meme modelleri geliştirilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 384801
  2. Yazar: AHMET HAKAN TUNÇAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Science and Technology, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Meme kanseri kadınlar arasında en sık teşhis edilen kanser türüdür. Kadınlar arasında, teşhis edilen tüm kanser vakalarının yaklaşık dörtte birini meme kanseri oluşturmaktadır. Yine kadınlar arasında kansere bağlı ölümlerin yaklaşık yedide birinin meme kanseri sonucu gerçekleştiği görülmektedir. Kanser vakaları arasında bu denli öneme sahip olan meme kanserinin erken teşhisi, hastaların yaşam sürelerini kayda değer bir biçimde artırmada ilk ve en yüksek öneme sahip husustur. Non-invazif meme kanseri vakalarında kanser tedavi edildikten sonra hastanın on beş yıldan fazla yaşama olasılığı %90'ın üzerindedir. Yaklaşık olarak aynı hayatta kalma olasılığı, tümörün bir santimetreden daha küçük boyutlarda iken teşhis edilmiş olduğu invasif meme kanseri vakalarında da görülebilmektedir. Ne yazık ki, tümörün teşhis edilmesinin gecikmesi ve tümör boyutlarının iki santimetreyi aşması durumunda, tedavi sonrasında hayatta kalma olasılığı %75'lere kadar düşmektedir. Yapılan çalışmalarda, teşhis edilen tümörün boyutlarındaki bir milimetrelik artış, ölüm oranını %1.3 artırmaktadır. Bu sebeple, meme kanserine karşı en etkin savaşma biçimi şu an için erken teşhis olarak kabul görmektedir.Meme kanserinin erken teşhisinde birçok tıbbi ve biyomedikal yöntem kullanılmaktadır. Bunlar arasında hastaların kendi kendilerine veya bir hekim tarafından yapılan el ile muayene, ultrasonografi, MRI görüntüleme ve mamografi yöntemleri ilk sırada gelmektedir. Ayrıca, yukarıdaki teşhis amaçlı yöntemlerin haricinde, çeşitli genetik incelemeler sonucunda bireylerin meme kanserine yakalanma riski de belirlenebilmektedir. Ancak, henüz hiçbir teşhis yöntemi göğüs kanserini yeterince erken teşhis edememektedir. Üstelik tüm teşhis yöntemlerinin kendilerine has zararları ve dezavantajları bulunmaktadır. Örneğin, meme kanserinin teşhisi için en yaygın kullanılan yöntem olan mamografi, tümörlerin %10 kadarını tespit edememektedir. Buna ek olarak, mamografi iyonize edici X-ışınlarını temel alarak çalıştığından, bir yandan meme kanserini tespit etmeye çalışırken diğer bir yandan meme kanserine yol açmaktadır. Bu sebeple son yıllarda meme kanserinin erken teşhisi için elektromanyetik görüntüleme yöntemlerinin kullanımı konusundaki çalışmalar hız kazanmıştır.İnsan memesinin biyomedikal mikrodalga teknikleri kullanılarak görüntülemesi bio-elektromanyetik ve sinyal işleme ile ilgili birçok alanı içeren çok disiplinli bir araştırma konusu olarak ortaya çıkmıştır. Son yıllarda, meme kanserinin erken teşhisi konusunda mikrodalga görüntüleme alanında yapılan çalışmalar popülerlik kazanmıştır. Bu bağlamda, insan memesinin elektromanyetik sayısal modelleri bu konuda çalışan araştırmacılara, hızlı deneysel analizler yaparak yeni teknolojilerin fizibilitesinin artırılması ve böylece daha iyi görüntüleme tekniklerinin ve aygıtlarının geliştirilmesi konularında yardımcı olmaktadır. Bu konuda yayınlanmış yüzlerce çalışma, zaman içerisinde mikrodalga meme görüntülemesi alanında sayısal meme modellerinin geliştirilmesini teşvik etmiştir.Mikrodalga meme görüntüleme alanında ortaya konan ilk sayısal meme modelleri anatomik açıdan gerçekçilikten uzak, boşluklar ve homojen-heterojen dağılımlar içeren basit yapılı iki-boyutlu modellerdir. 1990'lı yılların başlarında ortaya çıkan bu tip modeller gerek yapısal, gerekse işlevsel açılardan büyük farklılıklar göstermekteydi. İlerleyen süreçle birlikte mikrodalga meme görüntülemesi alanına yönelik artan yoğun ilgi neticesinde, sayısal meme modellerine gösterilen önem de paralel bir şekilde artmıştır. Bu sayede bir sonraki adım olarak ortaya çıkan görece basit yapılı 3-boyutlu meme modelleri de literatürdeki çalışmalar arasında yerini almıştır. Meme modelleri konusuna gösterilen yüksek ilgi, MRI verisi kullanılarak oluşturulan anatomik açıdan gerçekçi 3-boyutlu sayısal meme modellerinin geliştirilmesiyle sonuçlanmıştır. İlk gerçekçi 3-boyutlu sayısal meme modeli kapsamlı bir çalışma ve kullanılabilir bir yöntem ile birlikte 2008 yılında ortaya konmuştur. Literatürde özel olarak sayısal mikrodalga meme modellerini konu alan bu ilk çalışmada arzu edilen türde bir model üretilebilmesi için 3 ana adım içeren bir yöntem öne sürülmüştür. Bu yöntemin alt adımları kısaca: MRI verisindeki gürültünün homomorfik filtreleme ile giderilmesi, dokuların Gauss Karışım Modeli (GMM) ile segmentasyonu ve elektromanyetik özelliklerin parçalı-doğrusal eşleme fonksiyonları ile eşlenmesi olarak tarif edilebilir.MRI verisindeki gürültünün giderilmesi için kullanılan homomorfik filtreleme yöntemi MRI verilerinin karakteristiğine uygun bir yöntem olmayıp, genel bir gürültü giderme yöntemidir. Bu sebeple homomorfik filtreleme MRI verisindeki gürültüden kurtulmak için doğru bir yöntem değildir. Aynı şekilde GMM birleşik Gauss eğrilerinin ayrıştırılmasına ilişkin bir yöntem olup, birçok göğüs tipinde, özellikle çok yağlı göğüslerde, dokuların segmentasyonu sürecinde başarısız olmaktadır.Elektromanyetik özelliklerin parçalı-doğrusal eşleme fonksiyonları ile eşlenmesi literatürde bugüne kadar sunulmuş olan doğrusal eşleme ve bi-modal eşleme yöntemlerine göre çok daha üstün bir yöntem olsa da, eşleme fonksiyonunun doğrusal parçalarının oluşturtulabilmesi için literatürde zaten sınırlı sayıda bulunan ve dokuların elektromanyetik özelliklerini konu alan çalışmalardaki meme dokusuna ilişkin elektromanyetik değerlerin pek de sağlıklı olmayan yollarla parçalara ayrılması gerekmektedir. Bu da elektromanyetik özelliklerin sağlıklı bir şekilde eşlenmesinin önünde bir engel teşkil etmektedir.Tüm bunlara ek olarak halen literatürde memenin şekilsel özelliklerini tam anlamıyla yansıtan gerçekçi sayısal meme modelleri bulunmamaktadır. Mevcut 3-boyutlu modellerin gerçeğe en yakın olanları da z ekseninde sıkıştırılmış elipsoitlerin koronal kesitler halinde birleştirilmesiyle oluşturulmuş modellerdir.Tüm bu bilgilerin ışığında şu kesin olarak söylenebilir ki, 3-boyutlu sayısal meme modelleri MRI verisinin etkin bir şekilde filtrelenmesi, doku sınıflandırılması, sayısal modellerin yapısal şekli ve elektromanyetik özelliklerin eşlenmesi gibi birçok alanda geliştirilmeye açık durumdadır.Bu çalışmada, mikrodalga meme görüntülemesi çalışmalarında kullanılmak üzere değişik şekil, ebat ve radyografik yoğunluklarda 3-boyutlu sayısal mikrodalga meme modelleri üretilmesi için etkin ve kendi kendine işleyebilen bir yöntem sunulmuştur. Memenin heterojen yapısının mekânsal bilgisi, memelerinde bir anomaliye rastlanmayan değişik hastaların yüz üstü pozisyonda alınmış T1-ağırlıklı 3-boyutlu MRI verileri kullanılarak elde edilmiştir. Ardından MRI verilerindeki her bir voksel değeri birçok adım sonunda uygun dilelektrik özellikler ile eşlenmiştir. MRI verisindeki kesitler önce ayrı ayrı işlenmiş, ardından tüm işlemler birleştirilerek gerçekçi sayısal modeller üretilmiştir.İlk olarak, her bir kesitte, görüntüdeki bozucu etki olan bias alanı ince tabaka kama modeli yöntemi kullanılarak kestirilmiş ve ilgili MRI kesitinden temizlenmiştir. Bias alanının kestirimi, yağ dokulara ait örnek voksellerin toplanması ve bu voksellerin yoğunluk değerlerinin karşılaştırılması neticesinde bu örneklerden geçen ve bias alanının yumuşak değişimini temsil eden iki boyutlu bir kama modeli uydurularak gerçekleştirilmiştir. Elde edilen kestirilmiş gürültü, ilgili gürültülü kesitlerden basit bir bölme işlemi ile uzaklaştırılmıştır. Böylece gürültüden arındırılmış meme MRI verisi segmentasyon için hazır duruma getirilmiştir.Her bir kesitin filtrelenmesinin ardından, MRI histogramının doğal şekli kullanılarak eğri uydurma tabanlı bir segmentasyon algoritması geliştirilmiş ve MRI voksel değerleri glandula ve yağ doku olmak üzere iki farklı sınıfa ayrıştırılmıştır. Segmentasyon işlemi meme MRI verisi histogramının doğal şekli olan birbirine karışmış iki Gauss eğrisinin ayrıştırılması işlemidir. Birbirine karışmış durumda bulnan bu eğrilerin her biri glandula ve yağ dokuya ait voksellerin dağılımını göstermektedir. Yağ dokuya ait olan eğrinin yarı yükseklikteki tam genişliği saptanmış ve geliştirilen algoritma ile yağ dokuyu temsil eden eğriye en iyi şekilde uyacak bir Gauss eğrisi hesaplanmış ve iki farklı doku tipini birbirinden ayıran bir eşik değeri bulunmuştur. Ardından yağ ve glandula dokularına ait voksel yoğunluk değerleri literatürdeki çalışmalar doğrultusunda sınıflandırılarak dört ana sınıfa ayrılmıştır.Dokulara ait her bir sınıf ile elektromanyetik özellikler arasında tekdüze parçalı kübik Hermitte interpolasyon yöntemi kullanılarak doğrusal olmayan bir ilişki kurulmuştur. İlgili meme dokularının elektromanyetik özellikleri Debye and Cole-Cole dağılım modelleri üzerinden tercih edilen çalışma frekansına göre belirlenmiş, böylece MRI verisindeki her bir voksel değeri uygun bağıl geçirgenlik ve iletkenlik değerleri ile eşlenmiştir.Bağıl geçirgenlik ve iletkenlik dağılımlarına dönüştürülen MRI kesitleri, doğrusal interpolasyon ile 3-boyutlu ve gerçekçi bir yapıya dönüştürülmüştür. Sunulan meme modeli geliştirme yöntemi, herhangi bir 3-boyutlu T1-ağırlıklı MRI verisini, tercih edilen frekanslardaki bağıl geçirgenlik ve iletkenlik dağılımlarına dönüştürerek anatomik açıdan gerçekçi 3-boyutlu sayısal mikrodalga meme modeline dönüştürmektedir.

Özet (Çeviri)

Biomedical microwave imaging of the human breast emerged as an important multidisciplinary research subject concerning bio-electromagnetics and signal processing. Recent years, early detection of breast cancer in the field of electromagnetic imaging has gained high popularity. In this context, computational electromagnetic models of the human breast are used to help researchers develope better techniques and instruments for imaging, increasing the feasibility of new technologies, and doing fast experimental analysis. There are hundreds of publications on the subject, which in turn stimulates the development of realistic breast phantoms for electromagnetic simulations. The increased interest in breast phantoms resulted in realistic 3-D breast phantoms derived from T1-weighted 3-D MRI data. However, development of numerical 3-D breast phantoms is still open to improvements in many areas such as effective filtering of MRI data, tissue classification, phantom shape and electromagnetic properties mapping. In this study, an effective and automated methodology for realistic numerical 3-D breast phantom development of different shapes, size and radiographic density in order to be used for different electromagnetic simulation models in microwave breast imaging research is presented. The spatial information of heterogeneity of the breast structure is collected from T1-weighted MRI slices of different patients? in prone position with normal breast tissue (not malignant or abnormal). Then each voxel in MRI data is mapped to the appropriate dielectric properties using several steps. Our work involves the processing of each MRI slice separately and combining the processes to get efficient results. First, bias field appears on each slice was estimated and eliminated by fitting a surface to the adipose voxels disrupted by the field using thin plate spline method, and then this corruptive signal was removed from the corresponding images represented by MRI data. After filtering of all slices, voxels belong to adipose and glandular tissues were classified into four categories. Utilizing the natural shape of the breast MRI histogram, they were segmented according to their intensities by a curve-fit-based segmentation method. Then those tissue categories which are represented by five MRI voxel intensity intervals were combined together and were related to electromagnetic properties of relative permittivity and conductivity by a nonlinear mapping function which is formed using monotone piecewise polynomial cubic Hermite interpolation. Electromagnetic properties of the breast tissue are expanded to desired frequency using Debye dispersion models. Each voxel intensity value is nonlinearly mapped to the appropriate electromagnetic properties of the corresponding breast tissue. Later, the resultant slices of permittivity and conductivity are linearly interpolated to form a proper 3-D breast structure. Proposed method allows transforming any axial T1-weighted 3-D MRI breast data into conductivity and permittivity distributions for a desired operating frequency with a desired grid size in order to be used in numerical microwave experiments.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    725730

    Makine öğrenmesi teknikleriyle mikrodalga meme kanserinin tespiti ve konumunun belirlenmesi

    Detection and localization of microwave breast cancer by machine learning techniques

    ELİF TÖLÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MatematikYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİROL ASLANYÜREK

  2. Tez No

    609088

    Qualitative microwave imaging with factorization methodinside metallic cavity

    Metalik boşlukta faktörizasyon yöntemiyle nitel mikrodalga görüntüleme

    HADI ALIDOUSTAGHDAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÇAYÖREN

  3. Tez No

    486591

    Termoakustik görüntüleme için silindirik doku modelinde çoklu kaynak ile elektromanyetik odaklama kontrolü

    Multi-source electromagnetic focusing control for thermoacoustic imaging in cylindrical tissue model

    BETÜL SAMANCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA KARAMAN

  4. Tez No

    413411

    Göğüs kanseri tespiti için yüzey empedansı tabanlı mikrodalga görüntüleme yöntemi

    Surface impedance based microwave imaging method for breast cancer screening

    ONAN GÜREN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LALE ERGENE

    PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN

  5. Tez No

    836473

    Qualitative microwave imaging in non-destructive testing and evaluation applications

    Nitel mikrodalga görüntülemede tahribatsız muayene ve değerlendirme uygulamaları

    SEMİH DOĞU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI

Geri Dön