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
- Tez No: 549715
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT CANPOLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyofizik, Biophysics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyofizik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED BAHADDİN KURT
PROF. DR. SELÇUK HELHEL
- Optical tactile array sensor for lump detection in soft tissue
Yumuşak dokuda yumru algılamak için optik algılayıcı dizisi
MUSTAFA ZAHİD YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
BiyomühendislikBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BURAK GÜÇLÜ
- Dinamik kontrastlı manyetik rezonans görüntülerinde bilgisayarlı meme kanseri sınıflandırması
Computerized breast cancer classification in dynamic contrast magnetic resonance images
AHMET HAŞİM YURTTAKAL
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERBAY
- 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
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Derin öğrenme ile sınıflandırma: Meme kanseri teşhisi
Classification with deep learning: Breast cancer diagnosis
ZAINAB SUBHI MAHMOOD HAWRAMI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACI HASAN ÖRKCÜ