Geri yansıma geometrisinde çalışan lazer diffüz optik tomografi sisteminin geliştirilmesi

Abstract

Bu tez çalışmasında geri yansıma geometrisinde çalışan lazer meme diffüz optik tomografi sistemi geliştirilmiş ve test edilmiştir. Optik tomografi sisteminde veri toplamak ve sistemi kontrol etmek için kullanılan elektronik kartlar Biyomedikal Optik Araştırma Ünitesi (BMO), Akdeniz Üniversitesi Tıp Fakültesi' nde tasarlanmış ve yapılmıştır. Üzerinde 49 kaynak ve 49 detektör olan optik görüntüleme probu geliştirilmiştir. Prob üzerindeki bütün kaynak ve detektör fiberler 10x10' luk, boyutları 28x28 mm2 olan bir matris üzerine yerleştirilmiştir. Bir 1x49' luk optik anahtar kullanılarak lazer sırası ile prob üzerinde bulunan 49 kaynak optik fibere yönlendirilmiştir. Doku fantomundan geri dönen lazer 49 tane optik fiber ile toplanıp fotodetektörlere iletilmiştir. Sistemde kullanılan kaynak ve detektörler yeni bir yöntem kullanılarak kalibre edilmiştir. Meme fantomlarının hazırlanmasında su, %20 intralipid ve Indocyanine Green (ICG) kullanılmıştır. İndirgenmiş saçılma katsayısı 10 cm-1 ve arka plan absorpsiyon katsayısı ise 0.04 cm-1 olan meme fantomları çalışmada kullanılmıştır. Doku fantomu içinde 5 mm-20 mm arasındaki derinliklere saçılma katsayısı 10 cm-1 olan ve absorpsiyon katsayısı 0.16 cm-1 olan çapları 5-10 mm arasında değişen kürecikler (tümör benzeri yapılar, inklüzyonlar) konularak ölçümler alınmıştır. Optik tomografinin problemlerinden bir tanesi kaynak detektör kalibrasyonudur. Absorpsiyon ve saçılma katsayıları bilinen ortamlar için elde edilen ölçüm verileri saklanarak kalibrasyon kütüphanesi oluşturuldu. Geri yansıma optik tomografi sistemleri ile yapılan geri çatımlarda Tikhonov düzenlemesi (Tikhonov regularization) kullanılmaktadır. Bu çözüm sonucu elde edilen tomografik görüntüde ağırlık matrisinde yüzeye yakın olan voksellerin değerleri daha büyük olduğu için derinde olan inklüzyonun görüntüsü yüzeye kaymaktadır. Buna çözüm olarak "Depth Compasition Algorithm" (DCA) geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasında "Depth Normalization Algorithm" (DNA) geliştirilmiş ve geri çatım algoritmasında kullanılarak görüntüler oluşturulmuştur. DNA' nın avantajı önceden inklüzyon derinlik bilgisinin gerekmemesidir. DNA derinlik hakkında bilgi verebilmektedir. Son olarak çalışmada farklı kalibrasyon fantomları kullanılmış ve oluşturulan tomografik görüntüler üzerinde bir etkisinin olmadığı gösterilmiştir. Ayrıca meme fantomunun indirgenmiş saçılma katsayısından farklı değerler için MC simülasyonu çalıştırılmış ve ağırlık matrisleri elde edilmiştir ve geri çatım algoritmasında kullanılmıştır. Memenin gerçek indirgenmiş saçılma katsayısını bilmeden ortalama bir indirgenmiş saçılma katsayısı kullanarak MC simülasyonlarında elde edilen ağırlık matrisleri ile tomografik görüntü oluşturulabileceği gösterilmiştir. Sistemin pratikte kullanılma potansiyeli bulunmaktadır.