Geri Dön

Meme tümörlerini görüntülemek için optik bir sistem geliştirilmesi ve in-vitro olarak test edilmesi

Designing an optical system to imaging breast tumors and testing in in-vitro conditions

  1. Tez No: 549715
  2. Yazar: TUNCA NÜZKET
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MURAT CANPOLAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyofizik, Biophysics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyofizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Amaç: Tez çalışması kapsamında adjuvan ve neo-adjuvan tedavisi uygulanan hastaların meme tümörlerinin yapısal değişikliklerini belirleyebilecek bir optik sistem tasarımı gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Optik sistemin tasarlanması için optik geometrinin belirlenmesinin ardından elektronik kart tasarımları ve mikro denetleyici yazılımları hazırlandı. Doku benzeri fantomlar ve tümörü temsil eden inklüzyonlar oluşturularak tasarlanan optik sistem ile in-vitro ölçümler alındı. Ölçümlerin tamamlanmasının ardından elde edilen veriler bilgisayar ortamına aktarılarak geri çatım teknikleri uygulandı. Geri çatım teknikleri sonucu elde edilen temel görüntülere görüntü işleme yöntemleri kullanılarak son hali verildi. Bulgular: Tasarlanan optik sistem ile doku fantomlarında inklüzyonu farklı konumlarda tespit edebilen bir optik görüntüleme sistemi tasarlandı. Tasarlanan sistemin başarısı farklı konumlardaki inklüzyonu bulabilmesi ve büyüklüğünü değerlendirebilmesi ile test edildi. Sonuç: Geliştirilen optik sistem ile doku fantomları üzerinde alınan ölçümlerde ve oluşturulan görüntülerde 15 mm, 20 mm ve 25 mm derinliklerinde farklı konumlarda olan inklüzyonların konumları bulundu ve elde edilen görüntülerde inklüzyon boyutlarının gerçek boyutlar ile korele olduğu gösterildi.

Özet (Çeviri)

Objective: The aim of this study is to design an optical system that can determine the structural changes of breast tumors in patients during adjuvant and neo-adjuvant therapy. Method: After the determination of the optical geometry for the design of the optical system, electronic card designs and microcontroller software were prepared. Tissue-like phantoms and inclusion that representing the tumor were performed and in-vitro measurements were taken with the optical system. After the measurements, the data were transferred to the computer and reconstruction techniques were perfromed. The basic images obtained as a result of reconstruction techniques and finalized by using image processing methods. Results: Developed optical imaging system was used to detect inclusion in different locations in the tissue phantoms. The success of the developed system was tested with the ability to find the inclusion in different positions with its dimensions in the tissue phantoms. Conclusion: The developed optical system was used to acquire data from the breast phantoms with the inclusions at different depths of 15 mm, 20 mm, 25 mm and locations. After the reconstruction, locations, and size of the inclusions defined correctly as the actual location and sizes.

Benzer Tezler

  1. Meme tümörlerinin çok geniş bantlı radar tabanlı mikrodalga yöntemiyle tespiti

    Detection of the breast tumors by ultra-wideband radar based microwave method

    ALİ RECAİ ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED BAHADDİN KURT

    PROF. DR. SELÇUK HELHEL

  2. Optical tactile array sensor for lump detection in soft tissue

    Yumuşak dokuda yumru algılamak için optik algılayıcı dizisi

    MUSTAFA ZAHİD YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    BiyomühendislikBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BURAK GÜÇLÜ

  3. Dinamik kontrastlı manyetik rezonans görüntülerinde bilgisayarlı meme kanseri sınıflandırması

    Computerized breast cancer classification in dynamic contrast magnetic resonance images

    AHMET HAŞİM YURTTAKAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ERBAY

  4. Computer aided diagnosis of breast tumor segmentation and classification on CT images using machine learning

    Başlık çevirisi yok

    BARISH MOHAMMED IZADDIN IZADDIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN

  5. Derin öğrenme ile sınıflandırma: Meme kanseri teşhisi

    Classification with deep learning: Breast cancer diagnosis

    ZAINAB SUBHI MAHMOOD HAWRAMI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HACI HASAN ÖRKCÜ