Geri Dön

Tomosentez görüntülerinde odak dışı dilim bulanıklığının giderilmesi

Reduction of out-of-focus slice blur in tomosynthesis images

PDF İndir

  1. Tez No: 394562
  2. Yazar: METİN ERTAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. AYDIN AKAN, YRD. DOÇ. İSA YILDIRIM
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

Meme kanseri, dünyada kadınlar arasında en yaygın görülen kanser türüdür. Bu hastalığın etkin tedavisinde en önemli etmenlerden birisi erken teşhistir. Bu amaçla meme görüntülemesinde kullanılan en yaygın yöntem sıkıştırılmış memenin 2 boyutlu görüntüsünü sağlayan mamografi cihazıdır. Ancak mamografi, görüntülenen dokuların üst üste binmesi kaynaklı oluşan problemden dolayı erken ve doğru teşhiste yetersiz kalabilmektedir. Sayısal meme tomosentezi (SMT) düşük doz kullanılarak, sınırlı bir tarama açısıyla elde edilen sınırlı sayıda 2B iz düşümler kullanarak memenin yüksek çözünürlüklü 3B görüntülenmesine olanak tanıyan bir görüntüleme tekniğidir. Bu özelliği 3B elde edilen meme görüntüsünün dilim dilim görüntülenebilir ve derinlik bilgisiyle daha detaylı incelenmesine olanak sağlar. SMT' de, sınırlı açıdan alınan iz düşüm kaynaklı eksik veri geri çatılan görüntünün bilgisayarlı tomografi (BT) gibi yüksek görüntü kalitesinde elde edilmesine imkan vermemektedir. SMT'de eksik veri tabanlı oluşan bozuklukların başında tarama açısının sınırlı olmasından dolayı odak-dışı-dilim bulanıklığı gelir. Bu sebeple SMT'de geliştirilmesi en temel ihtiyaç geleneksel yöntemlerden daha iyi çalışan geriçatma yöntemleridir. Bu tez çalışmasında, son yıllarda meme görüntülemesinde yaygın bir şekilde kullanılan SMT'nin bilgisayar ortamında benzetimi gerçeklenmiştir. Tomosentez görüntülemede analitik tabanlı görüntü geri çatma algoritmalarının verimli sonuç verememesinden dolayı benzetimlerde görüntü oluşturmak için yinelemeli geri çatma yöntemlerinden(Iterative Reconstruction Technique: IRT) yaygın biçimde kullanılan cebirsel geri çatma yöntemi (Algebraic Reconstruction Technique: ART) kullanılmıştır. Bu gerçekleme yapılırken görüntü üzerindeki x-ışını yolu hesaplaması için Siddon algoritması kullanılarak daha gerçekçi bir benzetim yakalanmaya çalışılmıştır. İki farklı tomosentez görüntüleme algoritması bu çalışma kapsamında incelenmiştir. Bu algoritmaların birincisinde, sıkıştırılmış algılama tabanlı geliştirilmiş cebirsel geriçatma algoritmalarının odak-dışı-dilim bulanıklığını ve eksik veri kaynaklı diğer bozulmaları gidermedeki başarımı incelenmiştir. Bu temelde toplam değişinti (Total Variation: TV) en küçüklemesi algoritması iki farklı şekilde kullanılmıştır: 1- TV 2B olarak 3B görüntüye dilim dilim uygulanarak görüntü elde edilmiştir. 2- TV 3B olarak tek bir seferde görüntüye uygulanarak görüntü elde edilmiştir. Bu çalışmadaki motivasyon, SMT'deki aksiyal eksendeki çözünürlüğün BT' de olduğundan 10-15 kat daha düşük olmasından dolayı aksiyal eksen komşuluklarının geri çatma algoritmasına etkisi incelenmesidir. İkinci kısımda ise TV' de kullanılan yerel komşuluk ilişkisinin neden olduğu pikselleşme etkisinin giderilmesi hedeflenmiştir. TV ile elde edilen görüntünün Yerel Olmayan Ortalama (Non-Local Means: NLM) algoritması ile filtrelenmesi sonucunda uzak piksellerinin, bir başka deyişle yerel olmayan piksellerin birbirleri ile olan eş benzerlikler bağıntısı kullanılarak, görüntü üzerindeki homojen yapıların fazla olduğu yerlerdeki gürültünün giderilip, NLM'nin geri çatılan görüntü üzerinde yarattığı iyileştirme etkisi incelenmiştir. Önerilen yöntemlerin hepsi MATLAB ortamında gerçeklenmiştir. IRT, analitik yöntemlere göre görüntüyü oluşturma süresi karşılaştırıldığında daha uzun sürmektedir. Bu sebeple IRT ile geri çatım süresini azaltmak ve aynı zamanda da gerçek veri setleri kullanılarak elde edilen görüntülerin oluşturulmasında kullanılan sistem matrisi yapısının sebep olduğu hafıza probleminin çözümü için iki farklı senaryo uygulanmıştır. Deneysel çalışmalar ilk önce, meme dokusundaki dokuların üst üste binme probleminin hedeflendiği tarafımızdan tasarlanan 3B benzetim fantomu üzerinde denenmiştir. Bu çalışmalarda kullanılmak üzere bilgisayar ortamında bir tomosentez sistemi tasarlanmıştır. Benzetim fantomu ile yapılan deneylerde elde edilen sonuçlar daha sonra gerçek meme dokusunun benzetildiği 3B fiziksel fantom kullanılarak tekrarlanmıştır. 3B fiziksel fantom kullanılarak Şişli Memorial Hastanesi, İstanbul meme radyolojisi bölümünden elde edilen gerçek veri setleri ile önerilen yöntemler klinik olarak incelenmiştir. Buna ilaveten, ikinci kısımda önerilen yöntem 3B çalışmalara uygulanmadan önce düşük-doz BT üzerinde 2B Shepp-Logan ve tasarladığımız 2B meme fantomu üzerinde test edilmiştir. Çalışma sonucunda mevcut yöntemlerin ve SMT görüntüleme sistemlerinin kısıtları göz önünde bulunduruldurularak yeni geri çatma yöntemleri geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemlerin üstünlükleri ve katkısı hem gerçek hem de yapay veri setleri üzerinde denenmiş ve mevcut yöntemlere göre üstünlükleri ve getirdiği katkı sunulmuştur. Bu çalışmanın sonucunda elde edilen bilgiler ve sonuçlar SMT görüntülerinde mevcut bozuklukların daha hızlı ve farklı yaklaşımlarla daha da iyileştirilebileceğini göstermiş ve gelecek çalışmaları için motivasyon oluşturmuştur.

Özet (Çeviri)

Breast cancer is the most commonly diagnosed type of cancer among women in the world. Early diagnosis is one of the most important factor in efficent treatment of breast cancer. For this purpose, mammography which provides 2D projected image of squeezed breast has been the most commonly used method in breast imaging. However, mammography suffers from the tissue overlapping problem that causes false-negative and false-positive results. Digital breast tomosynthesis (DBT) is a low-dose tomographic imaging modality that provides 3D image of breast with high resolution by using limited number of 2D projections acquired from a limited view angle. This feature gives an ability for detailed screening of acquired breast image slice by slice with depth information. In DBT, missing data caused by the few number of projections acquired from limited view angle results reconstructed images with less quality compared to the images reconstructed higher with quality in computed tomography (CT). Out-of-focus slice blur that arises due to missing data caused by the limited view angle imaging geometry of the modality is one of the main artifacts in DBT. As a result, the main motivation is to develop advanced reconstruction algorithms which works better than reconstructions currently used in DBT. In this thesis study, a computer simulation of DBT, which was used frequently in breast imaging in recent years, is performed. Due to the fact that the analytical based image reconstruction algorithms were unable to provide efficient results in tomosynthesis imaging, to reconstruct the images a widely used iterative image reconstruction technique (IRT); algebraic reconstruction technique(ART); was used in simulations. For a more realistic simulation, the Siddon's algorithm was used to calculate the x-ray ray path between the source and projections. Two different tomosynthesis imaging algorithms were investigated in the span of this study. In the first algorithm, compressed sensing (CS) based improved algebraic reconstruction algorithms' success in reducing the out-of-focus slice blur and other artifacts caused by missing data was investigated. On this basis, total variation (TV) minimization algorithm was used in two different ways: 1- The image is obtained by applying TV as 2 dimensional on the 3 dimensional image slice by slice to fully cover the entire image. 2- The image is obtained by applying TV as 3 dimensional on the image only once. The motivation in this approach is to investigate the effect of the contribution of axial neighboring on the reconstruction algorithm since the resolution in the axial dimension in DBT is 10-15 times lower than it is in CT. In the second proposed method, reducing the staircase effect which may be caused by the local neighboring relation used in TV term was aimed. As a result of filtering the image obtained by TV with Non-Local Means (NLM), by using the self-similarities between remote pixels, in other words non-local pixels; the improving effect created by NLM on the reconstructed image with a reduced noise in homogenous regions in the image was investigated. All of the suggested methods are realized in MATLAB environment. In general, IRT algorithms take longer in the time to reconstruct the images compared to analytical methods. For this reason, to reduce the reconstruction time with IRT and to solve the memory problem caused by the large system matrix structure used in reconstruction with real data sets, two different speeding up scenarios have been applied. Experimental studies have first been tried on the 3 dimensional simulated phantom designed by us to mimic the problem of tissues overlapping in breast tissues. A tomosynthesis system is designed in a computer environment to be used in these studies. The results obtained in experiments using the simulated phantom are repeated later using the 3 dimensional physical phantom likened to the real breast tissue. By using this 3 dimensional physical phantom clinically suggested methods have been investigated by the real data sets obtained from Sisli Memorial Hospital, Istanbul breast radiology department. Additionally, to see the performance the second proposed method, it was applied on 2 dimensional Shepp-Logan and 2 dimensional breast phantom specifically designed by us by using low-dose CT simulation before applying to 3 dimensional physical and simulated phantoms. In conclusion, considering the limitations of current methods and DBT imaging methods new reconstruction algorithms have been developed. Superiority and contribution of the developed methods are tested on both real and experimental data sets and their superiority to the current methods and the contributions brought have been presented. The facts and results obtained by this study show that the existent artifacts in DBT imaging might be improved more by faster and different approaches and this has brought a motivation to us for further research in this field.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    349894

    Simulation, evaluation and study of digital breast tomosynthesis imaging based on compressed sensing methods using total variation minimization

    Sayısal meme tomosentezi görüntülemenin toplam değişinti minimizasyonu kullanarak sıkıştırılmış algılama yöntemleri temelli benzetimi, değerlendirmesi ve çalışması

    SAEEED SEYYEDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

  2. Tez No

    349807

    Comparison of algebraic reconstruction algorithms for tomosynthesis

    Tomosentez için cebirsel geri çatma algoritmalarının karşılaştırılması

    KÜBRA CENGİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  3. Tez No

    593383

    Image reconstruction in dental tomosynthesis with stationary detector

    Sabit detektörlü dental tomosentezde görüntünün yeniden oluşturulması

    YUNUS BURAK SUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mühendislik BilimleriBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZHAN ÖZTÜRK

  4. Tez No

    408459

    Memede mamografi ile yüksek olasılıkla malign lezyon saptanan olgularda tomosentezin tanıya katkısının araştırılması

    Searching for contribution of tomosynthesis in diagnosing of highly suggestive malignant lesions observed via mammography at breast

    OĞUZ KARABÖRKLÜ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Radyoloji ve Nükleer TıpErciyes Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERAP DOĞAN

  5. Tez No

    833551

    Denetimsiz derin öğrenme kullanılarak dijital meme tomosentezi görüntülerinde gürültünün giderilmesi

    Unsupervised denoising of digital breast tomosynthesis images using deep learning

    OSMAN ALPCAN ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

Geri Dön