Mamografi görüntüleri kullanılarak glandülerite/yağ oranlarının belirlenmesi ve epoksi esaslı meme dokusu eşdeğer fantomun X-ışın spektroskopisi ile karakterizasyonu
Determination of the glandularity/adipose ratio by using mammographic images and X-ray spectroscopic characterization of breast tissue equivalent phantom based on epoxy
- Tez No: 486817
- Danışmanlar: PROF. DR. HALUK YÜCEL, YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM BİRGÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Radyoloji ve Nükleer Tıp, Physics and Physics Engineering, Radiology and Nuclear Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Nükleer Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Medikal Fizik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Meme kanseri, kadınlarda kanser ölümünün en yaygın türüdür. Bir kadının meme dokusu adipose (yağ) ve glandüler dokudan oluşur. Ancak kadınlarda yağ ve glandüler dokunun oranları yaş, ırk, kilo vb. faktörlere bağlı olarak kişiden kişiye farklılık göstermektedir. Meme kanseri riski memedeki glandüler doku miktarı (yoğunluğu) ile ilişkilidir. Dolayısıyla kantitatif risk değerlendirmesinde, glandüler/adipose oranının gerçekçi bir algoritma ile değerlendirilerek kullanılması önemlidir. Bu çalışmanın amacı, kadınlarda sağlıklı meme dokusunun (G / A) oranını Türk nüfusu için belirlemek ve kadın yaş grupları için meme yoğunlukları hakkında bilgi sağlamaktadır. Mamografi sistemlerinin testleri için doku eşdeğeri homojen fantomlar, yukarıda bahsedilen % G/A oranlarını taklit eden epoksi esaslı materyaller kullanılarak üretilmiştir. Bu araştırmada, sağlıklı kadınların yaşları 30 ile 84 arasında seçilmiş ve bunlar dört grupta incelenmiştir: 30-39, 40-49, 50-59 ve 60 yaş üstü. %G/A oranları, dijital mamografi sistemlerinden alınan görüntülerin değerlendirilmesinden tespit edilmiştir. Sağlıklı kadın meme dokusundaki %G/A oranlarını belirlemek için 2000 görüntü değerlendirilmiştir. Görüntülerin değerlendirilmesi için, bu çalışmada önerilen bir algoritmaya uygun MATLAB® arayüz modülü geliştirilmiştir. Her bir görüntüde glandüler alan ve toplam meme alanını belirlemek için, gri seviyelerin histogramı incelenerek bir eşik değeri ayarlanmıştır. Meme dokusundaki %G/A oranı toplam meme alanı ve glandüler alan içindeki piksel sayısı kullanılarak belirlenmiştir. %G/A oranları ilk grup olan 30-39 yaş grubu için %36/64, 40-49 yaş grubu için %31/69, 50-59 yaş grubu için %24/76 ve 60 yaş üstü grup için %17/83 olarak belirlenmiştir. Daha sonra bu belirlenen %G/A oranı temel alınarak epoksi esaslı doku eşdeğeri mamografi fantomu geliştirilerek CdTe ve SDD dedektörlü x-ışın spektroskopisi yöntemi ile karakterizasyonu yapılmıştır. Epoksi esaslı olarak geliştirilen fantomlar kullanılarak glandüler doz hesapları da yapılmıştır. Yüzey giriş hava kerma (K) değerinden Glandüler doza (D) geçiş için gerekli olan katsayılar, %G/A oranları için Monte Carlo simülasyonuyla hesaplanmıştır. Türk popülasyonu için meme dokusunda %G/A oranı, ilk kez mamografi görüntüleri kullanılarak belirlenmiştir ve istatistiksel değerlendirmeler yaş gruplarına göre yapılmıştır. Bu tez çalışması Tübitak'ın 1003 öncelikli Alanlar Ar-Ge projeleri Destekleme programı altında 115S108 kodlu ve“ Mamografi sistemlerinin kalibrasyon kontrollerinde kullanılması amacıyla doku eşdeğeri fantom geliştirilmesi ve x-ışın spektroskopisi ile karakterizasyonu”başlıklı projesi kapsamında Tübitak tarafından desteklenmiştir.
Özet (Çeviri)
Breast cancer is the most common type of cancer death in women. Normally the breast tissue is generally composed of adipose (fat) and glandular tissue. However, the ratio of glandular/adipose (G/A) ratio varies in women with some parameters such as age, weight and race. The risk of breast cancer is related to breast density. Therefore, in order to assess quantitative cancer risk, it is important to know the G/A ratio together with a realistic evaluation algorithm. The motivation of this study is to determine the (G/A) ratio of healthy breast tissue in women for Turkish population and provide an information about breast densities for women age groups for Turkey. For the tests of mammography systems, tissue equivalent homogenous phantoms were produced using epoxy based materials mimicking for the %G/A ratios mentioned above. In this survey, the ages of the healthy women were chosen between 30 and 84 years. They were grouped into four ranges: 30-39, 40-49, 50-59 and over 60 years. The G/A ratios were determined from images taken from digital mammography systems. 2000 images were evaluated to determine the G/A ratios. To achieve this, an algorithm is implemented in MATLAB interface module developed within this study. For identifying glandular area and total breast area in each image, a threshold value was set by observing the histogram of grey levels. The number of pixels in the total breast area and glandular area was used to calculate the G/A ratio for each breast. The G/A% ratios were found to be 36/64% for the first group of 30-39 years, 31/69% for the second group of 40-49 years, 24/76% for the third group of 50-59 years and 17/83% for the fourth group of over 60 years. Homogenous phantoms are produced for each age group. Then these phantoms were characterized by use of x-ray spectroscopy technique having CdTe and SDD detectors. Glandular dose calculations were also made using epoxy based phantoms. Entrance surface air kerma (K) to the Glandular Dose (D) conversion coefficients were estimated for each G/A ratios by using Monte Carlo simulation technique. The %G/A ratio in breast tissue for Turkish population was first time determined using mammograms and statistical evaluations were made according to age groups. This thesis was fully supported and funded by Scientific and Technologic Research Council of Turkey (TÜBİTAK) in the frame of the project titled as“Development of a tissue equivalent phantom used for quality control tests of mammography systems and its characterization by using x-ray spectroscopy.”
Benzer Tezler
- Diagnostik ve mamografik X-ışın demetlerine karşı koruyucu malzemelerin, plakaların ve farklı insan dokularını temsil eden fantomların farklı demet kalitelerinde x-ışınlarını zayıflatma özelliklerinin belirlenmesi
Determination of attenuation properties of protective materials, slabs and phantoms simulating different human organs for various X-ray beam qualities in diagnostic and mammographic energy range
EMRE GÜLLÜOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Fizik ve Fizik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiMedikal Fizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK YÜCEL
- Mamografi görüntüleri kullanılarak resnet modelleri ile meme kanseri teşhisi
Breast cancer diagnosis with resnet models using mammography images
HASAN SERDAR MACİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaramanoğlu Mehmetbey ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR SABANCI
- Prediction breast cancer in fine needle aspiration images using machine learning
Makine öğrenmeyi kullanarak ince iğne aspirasyon görüntülerinde meme kanseri tahmini
LAYTH ADNAN MAJEED ALABDALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Mamografi görüntüleri üzerinde derin öğrenme ile BI-RADS sınıflandırması
BI-RADS classification on mammography images using deep learning
BAŞAK KATUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RIZA CENK ERDUR
- Tıbbi görüntü işleme ile tanı koymada veri madenciliği ve derin öğrenme yöntemlerinin performanslarının incelenmesi
Performance analysis of data mining and deep learning methods in diagnosis with medical image processing
HANİFE AVCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. JALE KARAKAYA KARABULUT