Geri Dön

A roadmap for breast cancer microwave hyperthermia treatment planning and experimental systems

Meme kanseri mikrodalga hipertermisinde tedavi planlama ve deneysel sistemler için bir yol haritası

PDF İndir

  1. Tez No: 884656
  2. Yazar: MELTEM DUYGU ŞAFAK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLŞAH YILDIZ ALTINTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Bu çalışmada, meme kanseri tedavisinde kullanılan mikrodalga hipertermi (MH) uygulamalarında sıcaklığa bağlı dielektrik özelliklerin optimizasyonu ve öngörücü modellemesini kapsamlı bir şekilde ele almaktadır. Araştırmanın amacı, hesaplamalı simülasyonlar, ampirik veri analizi ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak hipertermi tedavisinin etkinliğini ve hassasiyetini artırmaktır. Meme kanseri her yıl yaklaşık 2,5 milyon kadını etkilemekte ve doğru tedavi edilmediğinde ölümcül olabilmektedir. Ancak, uygun tedavi yöntemleri ile hayatta kalma oranları oldukça yüksektir. Yaygın tedavi yöntemleri arasında lumpektomi veya mastektomi gibi invaziv cerrahi işlemler ve radyoterapi, kemoterapi ve diğer anti-kanser ajanları gibi cerrahi olmayan teknikler bulunmaktadır. Tedavilerin verimliliğini artırmak, hastaların karşı karşıya kaldığı ekonomik ve psikolojik yükleri hafifletebilir. Yapılan çalışmalar, kanserli bölgelerde sıcaklık artırılarak uygulanan yapay hiperterminin bu tedavi yöntemlerinin etkinliğini artırabileceğini göstermiştir. Mikrodalga meme hipertermisi (MH), tümör bölgesinde sıcaklığı normal seviyelerin üzerine çıkarmayı hedefler. Bu işlem sırasında istenmeyen sıcak noktalar oluşabilir ve MH'nin ana amacı, tümörde gerekli sıcaklığı elde ederken bu sıcak noktaları önlemektir. Meme dokusunun kilogram başına emilen ısı enerjisini ölçen spesifik absorpsiyon oranı (SAR) dikkatle kontrol edilmelidir. MH uygulayıcısının tasarımı, enerjinin hedefe etkili bir şekilde odaklanması için çok önemlidir. Her hasta için hipertermi tedavi planlamasında (HTP) değişiklikler olmasına rağmen, MH uygulayıcısı farklı meme modelleri ve tümör tipleri için etkili olmalıdır. Mikrodalga hipertermi tedavilerinde sıcaklık bağımlı dielektrik özelliklerin optimizasyonu ve öngörücü modellemesi, özellikle meme kanseri odaklı olarak incelenmektedir. Bu araştırma, hesaplamalı simülasyonlar, deneysel veri analizi ve derin öğrenme tekniklerinin bir kombinasyonu aracılığıyla hipertermi tedavisinin etkinliğini ve hassasiyetini artırmayı amaçlamaktadır. Bu çalışma, bu bağlamda sıcaklık bağımlı dielektrik özelliklerinin kritik bir şekilde ele alındığı meme kanseri için mikrodalga hipertermi tedavi planlamasının kapsamlı bir keşfidir. Ayrıca, hesaplamalı analizin gerçekleştirilmesi için deneysel bir çalışma yapılmıştır. Mikrodalga hipertermi tedavisinin birçok yönünü, anten parametrelerinin optimizasyonundan U-Net mimarisi gibi yenilikçi metodolojilerle elektromanyetik dağılımın tahminine kadar kapsamaktadır. Anten parametrelerinin sıcaklık bağımlı dielektrik özelliklerine göre optimizasyonu, merkezi soruşturmalardan biridir. Bu çalışma, bu özelliklerdeki değişimlerin tedavi sonuçları ve etkinliği üzerinde nasıl etkili olabileceğinin incelenmesine odaklanır. Bu ilişkileri analiz ederek, bu tez, tedavi hassasiyetini ve etkinliğini maksimize eden optimize anten yapılandırmalarını belirlemeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, bu çalışma, özellikle meme mikrodalga hipertermi uygulamaları için özel olarak tasarlanmış doğrusal anten dizilerinin kullanımını araştırmaktadır. Bu, sadece bu dizilerin fiziksel özelliklerini anlamakla kalmaz, aynı zamanda bunları tedavi planlama süreçlerine sorunsuz bir şekilde entegre etmeyi ve tedavi sonuçlarını artırmak için kullanır. Ayrıntılı bir incelemeyle, bu tür anten yapılandırmalarının meme kanseri tedavisi bağlamında avantajları ve sınırlamaları analiz edilmektedir. Bu çerçevede özellikle derin öğrenme, özellikle evrişimli sinir ağları (CNN), güçlü bir araç olarak ortaya çıkar. CNN'leri kullanarak, tez hipertermi anten uyarıcı parametre seçimi yöntemlerini araştırır. Bu, tedavi planlamanın bazı yönlerini akıllıca yaparak ve otomatikleştirerek insan hatalarını potansiyel olarak azaltarak ve genel verimliliği artırarak, keskin bir yapay zeka tekniklerinin entegrasyonunu içerir. Özellikle, hipertermi parametrelerinin otomatik oluşturulmasında U-Net modelinin potansiyeli incelenir. Yapay zeka yeteneklerinden, özellikle görüntü analizi ve işleme alanında, faydalanarak, tedavi planlama için daha sağlam ve verimli metodolojiler geliştirmeyi amaçlamaktadır. U-Net modelinin entegrasyonu, bu açıdan önemli bir ilerleme sunarak, süreçleri akıcı hale getirme ve tedavi hassasiyetini artırma vadeder. Yapılan hesaplamalı simülasyonları doğrulamak için deneysel bir mikrodalga hipertermi sistemi kurulmuştur. Bu sistemde, doku taklit eden fantom üzerinde deney yapmak amacıyla 12 dipol antenli dairesel bir dizi kurulmuştur ve mikrodalga hipertermi tedavi sistemi hakkında bilgi toplamak için kullanılmıştır. Bu nedenle, bu deney yoluyla mikrodalga hipertermi hakkında gelecek çalışmalarda kullanmak üzere önemli miktarda bilgi toplanmıştır. Bu hedefe ulaşmak için, hipertermi tedavisi sırasında meme dokusunun elektromanyetik ve termal davranışını simüle etmek için COMSOL Multiphysics yazılımı kullanılmaktadır. Bu simülasyonlar, hem sabit hem de sıcaklığa bağlı dielektrik özellikleri dikkate almaktadır. Meme dokusunun dielektrik özelliklerini taklit eden fantomlar kullanılarak ampirik veriler toplanmaktadır. Sıcaklık dağılımları kaydedilip simüle edilen sonuçlarla karşılaştırılarak modeller doğrulanmaktadır. U-Net mimarisi, bir kodlayıcı-çözücü model olarak elektromanyetik alan dağılımlarını tahmin etmek için kullanılır, bu da hesaplama iş yükünü önemli ölçüde azaltır ve tedavi planlamasının doğruluğunu artırır. Araştırmanın önemli bir bulgusu, çevredeki sağlıklı dokulara zarar vermeden hedeflenen ısıtmayı sağlamak için anten konfigürasyonlarının optimize edilmesinin kritik olduğudur. Sıcaklığa bağlı doku özelliklerindeki değişiklikler, etkili hipertermi tedavisi için çok önemlidir ve bu değişikliklerin modellenmesi daha iyi tedavi protokollerine yol açabilir. Hastaya özel tedavi planlamasında kullanılan modellerin hassasiyetinin artırılması, tedavi sonuçlarının iyileştirilmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Bununla birlikte, yüksek hassasiyetli hiperterminin klinik uygulamaya geçişi, teknik karmaşıklıklar, yüksek hesaplama maliyetleri ve daha fazla doğrulama ve optimizasyon gereksinimi gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Klinik uygulamalara entegrasyonun başarısı, bu teknik ve hesaplama engellerinin aşılmasına bağlıdır. Gelecekteki araştırmalar, bu engellerin üstesinden gelmek, önerilen yöntemleri rafine etmek ve yüksek hassasiyetli hipertermi tedavilerinin klinik olarak benimsenmesini kolaylaştırmak için kapsamlı doğrulama çalışmalarını yürütmek üzerine odaklanmalıdır. Özellikle, hasta modellerinin daha geniş bir yelpazede test edilmesi ve farklı tümör tipleri üzerinde uygulamaların optimize edilmesi gerekmektedir. Sonuç olarak, bu tez, hipertermi terapisinin hassasiyetini ve etkinliğini artırma yolunda önemli bir adımı temsil etmekte ve bu alandaki gelecekteki ilerlemeler için kapsamlı bir çerçeve sunmaktadır. Geliştirilen yöntemlerin ve elde edilen bulguların klinik uygulamalara entegrasyonu, meme kanseri tedavisinde yeni ufuklar açabilir ve hastaların yaşam kalitesini önemli ölçüde artırabilir. Bu çalışma, hipertermi tedavilerinde kişiye özel yaklaşımlar geliştirilmesine yönelik önemli bir katkı sunmaktadır ve bu alandaki gelecekteki araştırmalar için sağlam bir temel oluşturmaktadır. Gelecek araştırmalarda, önerilen yöntemlerin daha da geliştirilmesi, teknik ve hesaplama engellerinin aşılması ve klinik doğrulama çalışmalarının genişletilmesi gerekmektedir.

Özet (Çeviri)

Breast cancer affects approximately 2.5 million women each year and can be fatal if not treated correctly. However, with proper treatment, survival rates are very high. Common treatments include invasive surgical procedures such as lumpectomy or mastectomy, and non-surgical methods like radiotherapy, chemotherapy, and other anti-cancer agents. Enhancing the efficiency of these treatments can mitigate the economic and psychological impacts on patients. Studies have shown that artificial hyperthermia, which involves elevating the temperature in cancerous regions, can enhance the effectiveness of these modalities. Microwave breast hyperthermia (MH) aims to raise the temperature at the tumor site above normal levels. During this procedure, unwanted hotspots can occur, and the main goal of MH is to avoid these while achieving the necessary temperature at the tumor. The specific absorption rate (SAR), which measures the absorbed heat energy per kilogram of breast tissue, needs to be carefully controlled. The design of the MH applicator is crucial for focusing energy on the target effectively. Despite variations in hyperthermia treatment planning (HTP) for each patient, the MH applicator must be effective across different breast models and tumor types. The optimization and predictive modeling of temperature-dependent dielectric properties in microwave hyperthermia treatments, focusing primarily on breast cancer is investigated. This research aims to enhance the efficacy and precision of hyperthermia therapy through a combination of computational simulations, empirical data analysis, and deep learning techniques. This study is a comprehensive exploration of microwave hyperthermia treatment planning for breast cancer, focusing particularly on the critical consideration of temperature-dependent dielectric properties (TD-DP) within this context. In addition, an experimental study was conducted to realize computational analysis. It delves into multifaceted aspects of microwave hyperthermia treatment, spanning from the optimization of antenna parameters to the prediction of electromagnetic distribution through innovative methodologies like the U-Net architecture. One of the central inquiries is the optimization of antenna parameters concerning temperature-dependent dielectric properties. This study delves into the intricacies of how variations in these properties can influence treatment outcomes and efficacy. By analyzing these relationships, this thesis aims to establish optimized antenna configurations that maximize treatment precision and effectiveness. Deep learning, particularly convolutional neural networks (CNN), emerges as a powerful tool within this framework. By leveraging CNNs, this thesis investigates methods to use as a preliminary step of hyperthermia antenna excitation parameter selection. This integration of cutting-edge artificial intelligence techniques holds promise for streamlining and automating aspects of treatment planning, thereby potentially reducing human error and enhancing overall efficiency. Particularly, the U-Net model's potential is studied in automating the generation of electric field distribution of a particular dielectric distribution such as the breast tissue. By harnessing the capabilities of artificial intelligence, particularly in image analysis and processing, it aims to develop more robust and efficient methodologies for treatment planning. The integration of the U-Net model represents a significant advancement in this regard, promising to streamline processes and enhance treatment precision. To verify the performed computational simulations, an experimental microwave hyperthermia system was built. A circular array of 12 dipole antennas was installed in this system to experiment on tissue-mimicking phantom to gather information on microwave hyperthermia treatment system. Therefore, a significant amount of information on microwave hyperthermia is gathered through this experiment. Ultimately, the overarching objective of the thesis is to advance microwave hyperthermia treatment planning for breast cancer by improving both precision and efficacy. By synthesizing insights from diverse disciplines such as electromagnetics and deep learning, this thesis seeks to push the boundaries of current practices and pave the way for more effective treatment strategies. Through its meticulous analysis and innovative approaches, the thesis contributes valuable knowledge and methodologies to the ongoing quest for improved cancer therapies. To achieve that, COMSOL Multiphysics software is utilized to simulate the electromagnetic and thermal behavior of breast tissue during hyperthermia treatment. These simulations consider both constant and temperature-dependent dielectric properties. Empirical data is collected using phantoms that mimic the dielectric properties of breast tissue. Temperature distributions are recorded and compared with simulated results to validate the models. U-Net architecture, an encoder-decoder model, is used to predict electromagnetic field distributions, significantly reducing the computational workload and enhancing the accuracy of treatment planning. This research underscores the importance of optimizing antenna configurations to achieve targeted heating while minimizing damage to surrounding healthy tissues. Variations in tissue properties with temperature are crucial for effective hyperthermia treatment, and modeling these changes can lead to better treatment protocols. Despite the promising results, the transition of high-precision hyperthermia into clinical practice faces challenges such as technical complexities, high computational costs, and the need for further validation and optimization. Future research should focus on overcoming the remaining technical and computational barriers, refining the proposed methods, and conducting extensive validation studies to facilitate the clinical adoption of high-precision hyperthermia treatments. This thesis represents a significant step towards improving the precision and effectiveness of hyperthermia therapy, offering a comprehensive framework for future advancements in this field.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. Tez No

    870767

    Aile hekimliği polikliniğine başvuran yetişkin hastaların kanser taramalarına yönelik bilgi, tutum ve davranışlarının değerlendirilmesi

    Evaluation of information, attitudes, and behaviors regarding cancer screening among adult patients presenting to family medicine polyclincs

    MÜSEMMA BOLAT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Aile HekimliğiSakarya Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDÜLKADİR AYDIN

  3. Tez No

    882774

    Meme kanseri tanısı alan hastalarda preoperatif MRG bulguları ve senkron lezyonların tespitinde difüzyon MRG'nin etkinliği

    The efficacy of diffusion MRİ in detecting synchronous lesions and preoperative Rİ findings in patients diagnosed with breast cancer

    CANBERK ORUNDAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLNUR ERDEM

  4. Tez No

    805081

    Fox ve Runx transkripsiyon faktörlerinin sialiltransferaz gen ailesine etkisinin biyoinformatik araçlarla irdelenmesi

    Investigation of the effects of Fox and Runx transcription factors on the sialyl transferase gene family with bioinformatics tools

    TUNCAY BAYRAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BiyolojiEge Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EVREN KOBAN BAŞTANLAR

  5. Tez No

    714405

    CBS desteğiyle koşu ve yürüyüş rotaları oluşturma ve antrenman amaçlı mobil konum izleme uygulaması geliştirme. Pilot uygulama: Atakent mahallesi

    Creating running and walking routes with GIS support and developing a mobile location tracking app for training purposes. Pilot application: Atakent neighborhood

    ALPER TUNA NAYİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK

Geri Dön