Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Akdeniz Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyofizik Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2016
Öğrenci: Gencay Sevim
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): MURAT CANPOLAT
Özet:Meme kanserinin erken teşhisinde birçok yöntem kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin dezavantajları göz önünde bulundurularak bu cihazlara destek bir yöntem olarak Difüz Optik Tomografi (DOT) sistemi geliştirilmektedir. Bu çalışmada DOT sisteminde kullanılan geri çatım algoritmamızın eksikliklerinin giderilerek geliştirilip, iterasyon sayısının otomatik olarak belirlenebilmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Deneylerde meme benzeri ortam oluşturabilmek için intralipid ve Indocyanine green (ICG) kullanıldı. İntralipid ortamının içine konulacak tümör benzeri yapıyı (inklüzyonu) temsil etmek için saydam baloncukların içine intralipid ve absorbsiyon katsayısı 0.016 cm-1 olacak şekilde ICG konuldu. Bu çalışmada meme fantomunun ve inklüzyonun ışığı saçma katsayıları (µs) aynı fakat absorbsiyon katsayıları (µa) farklı olduğu için absorbsiyon konsantrasyon farkına bağlı olarak görüntü oluşturulur. DOT sistemlerinde tasarlanan sisteme göre en uygun geri çatım algoritmasının kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmadaki sistemimiz 2401 ölçüm 2250 vokselden oluşmaktadır. Böyle sistemlere over-determined sistemler denilmektedir. Bu yüzden mevcut yayınlarda kullanılan geri çatım tekniklerinden yararlanılarak en uygun tekniğin Truncated Conjugated Gradient (TCG) olduğuna karar verilmiştir. Fakat bu tekniğinde kendine özgü dezavantajları bulunmaktadır. Bunların üstesinden gelebilmek için Transpose Free Quasi Minimal Residual (TFQMR) algoritması kullandık. Fakat bu algoritma da oldukça yavaş çalıştığı için TCG algoritması ile yeni algoritma bu çalışmada birleştirildi. Görüntü oluşturma aşamasında iterasyon sayılarını gözlemsel olarak belirlemek yerine kendi sistemimize uygun iterasyon sayısı belirleme algoritması geliştirildi. Bu algoritma temelde Kontrast Gürültü Oranı (CNR) mantığıyla çalışıyor ve uygun iterasyon sayısını belirleyebiliyor. Bulgular: Algoritmayı denemek için iki farklı deney aşaması belirlendi. İlk olarak MATLAB'ta simülasyon oluşturularak yeni algoritma ile simülasyon verilerinin görüntüleri oluşturuldu. Sonra meme dokusu ve tümör benzeri yapılar oluşturup, ölçümleri alınarak görüntüleri oluşturuldu. Alınan ölçümlerin, TCG ve TCG-TFQMR yöntemleri kullanılarak 3 boyutlu görüntüleri oluşturuldu. Geri çatım algoritmaları ile oluşturulan görüntüler derinlik, mesafe ve gerçek şekle benzeme parametreleri göz önünde bulundurularak karşılaştırıldı. Sonuç: TCG-TFQMR algoritması ile elde edilen sonuçlar TCG algoritmasına göre yaklaşık olarak 11-12 mm den daha derinde olan inklüzyonları gerçeğe daha yakın, daha gürültüsüz bir şekilde oluşturdu. TCG algoritmasının yetersiz kaldığı yerde TCG-TFQMR daha iyi çalıştığı elde ettiğimiz sonuçlarda görüldü.