Beyin Kanamalarının Mikrodalga Görüntülenmesi

Abstract

Günümüzde biyolojik dokuların zararsız bir şekilde görüntülenmesinde yeni bir yaklaşım olan mikrodalga görüntüleme tekniklerinin önemi artmaktadır. Özellikle tıp alanında, medikal görütülemede alışıla gelmiş yöntemler çeşitli dezavantajlar içermektedir. Örneğin manyetik rezonans görüntüleme (MRI) oldukça pahalı bir yöntem iken, X-ray uygulama esnasında içerdiği iyonize radyasyon ile saglık riski oluşturmaktadır. Bilgisayarlı tomografi ise (CT) yumuşak dokuların görüntülenmesinde etkili sonuç vermemektedir. Pozitron emisyon tomografi diğer yöntemlere göre düşük çözünürlük saglamaktadır. Ayrıca tüm bu yöntemlerin taşınabilirliği de mümkün değildir. Alışıla gelmiş bu yöntemlerin bahsi geçen dezavantajlarından dolayı mikrodalga görüntülemenin alternatif olabileceği düşüncesinden yola çıkarak bu tez çalışması gerçekleştirildi. Mikrodalga görüntüleme yöntemi olarak contrast source inversion method seçildi ve seçilen bu yöntem beyin kanaması geçirdiği varsayılan gerçekçi insan kafa modeli üzerinde similasyon ortamında denendi. Kanama gerçekleşen bölgenin mikrodalga temelli görüntelenmesinde contrast source inversion algoritmasi esas alınarak iki farklı yaklaşım gerçekleştirilmiştir. Contrast source inversion algorithması için gerekli veri seti olarak Zubal fantom modellerinden MRI kafa modeli kullanıldı. Zubal fatom 3-D kafa modeli olup, üst üste dizilmiş 128 adet enine kesitten oluşmaktadır. Bu tez çalışmasında kafanın üst kısmı olan, beyin bölgesini içeren üsten bakıldıgında 48.kesit mikrodalga görüntülemenin yapılacağı düzlem olarak seçilmiştir. Orjinal zubal fantom modelinin her kesiti 256x256 boyutlarında matrislerden oluşmakta iken hesaplama zamanını ve maliyetini azaltmak amaciyla seçilen kesit 140x190 boyutlarına kadar küçültülmüştür. Bu küçültme işleminde kafa ve beyin bölgesini içermeyen datalar elemine edilmiştir. Zubal modeli gerçekçi bir kafa modeli olarak çok fazla doku içermektedir. Bu çalışmada sadece en fazla hacim kaplayan 8 farklı doku ele alınmıştır. Bu dokular genel itibariyle kafanın içinden dışarı dogru sırasıyla deri, kafatası, yağ, serebrospinal sıvı (CSF), sert zar (Dura), gri madde, beyaz madde ve görüntülenmak istenen eklenmiş kanlı dokudur. Zubal fantom modelinde dokular data setinde indis numaralarıyla temsil edilmektedir. Bu şekilde mikrodalga görüntülemede kullanılmaları mümkün degildir. Bu sebeble herbir dokunun indis numaraları dokuların elektriksel özelliklerini temsil eden dielektrik katsayıları ve iletkenlik degerleri ile değiştirilmiştir. Dokuların dielektrik katsayıları ve iletkenlik degerleri 2.dereceden Debye modeli kullanılarak elde edilmiştir. Son olarak oluşturulan beyin modeli üzerinde seçilen bir yere kanamalı bölgeyi temsilen kan bloğu yerleştirilmiştir. Zubal fantom, görüntülemenin yapılacağı kenar uzunlugu 17cm olan karesel bir bölgeye yerleştirilmiştir. Bu karesel bölge 195x195 boyutlarında matris şeklinde matlab ortamında oluşturulmuştur. Kafa veya beyine ait olmayan matris elemanlarına görüntülemenin yapılacagı ortama ait dielektrik parametresi eklenmiştir. Zubal fantom, etrafına merkezden 15cm uzaklıktaki noktalara 10 derece aralıklarla (36 adet) yerleştirilen çizgisel kaynak şeklindeki antenler sistemi ile aydınlatmaktadır. Aynı antenler saçılan alanın hesaplandığı noktalar olarak da seçilmiş ve 36x36 boyutunda saçılma matrisi oluşturulmuştur. Saçılan alan matrisi method of moments yöntemiyle numerik olarak hesaplanmıştır. Hesaplanan saçılan alan matrisine gerçek hayattaki uygulamalar düşünlerek en az 30dB seviyesinde Additive white Gaussian tipinde gürültü eklenmiştir. Birinci yaklaşımda düz problemin çözümünden elde edilen saçılan alan matrisi contrast source inversion methodu için giriş parametresi olarak kullanıldı ve kanlı bölge eklenmiş zubal kafa modeli iteratif bir şekilde tekrar oluşturuldu. Boyutları 2.6cm x 2.6cm olan kare şeklindeki kan blogu içeren zubal kafa fantomu, dielektrik özelliği 20 olan hesaplama uzayında görüntülendi. Ayrıca görüntülenme düzlemi 17cm x 17cm boyutlarında bir kare olup, bu düzlem 65x65 adet hücreye bölündü. Böylece düz ve ters problemde farklı hücre boyutları kullanılmış oldu. Çalışma frekansı olarak 500MHz, 800MHz, 1GHz ve 1.2GHz seçildi. Daha yüksek frekanslarda elektromagnetik dalgaların zubal kafa modelinin içine teneffüs etmemesinden dolayı görüntüleme gerçekleştirilemedi. 500MHz den daha düşük frekanslar, anten boyu gerçeklenebilir uygulamalarda kullanılabilecek sınırların üstüne çıktığı için incelemeye alınmadı. Matematiksel olarak çok dogru bir yaklaşım olmasada mikrodalga görüntüleme algoritmasında her iterasyonda sonuçlara pozitif zorlama uygulandı. 500MHz ve 800MHz frekanslarında 2.6cmx2.6cm şeklindeki kan blogu, konum ve boyut olarak oldukça dogru bir biçimde görüntülendi. 1Ghz frekansında ise çözünürlük yükseldi, kafaya ve beyine ait dokular daha net belirginleşti fakat kanlı bölge net bir şekilde gözlemlenemedi. 1.2 Ghz frekansında ise kanlı bölgenin görüntülenmesi adına anlamlı sonuçlar elde edilemedi. Aynı yaklaşım pozitif zorlama olmadan da gerçekleştirildi. Bu durumda kafanın sınırları daha net bi şekilde belirlenirken, sadece 500MHz de kan blogu görüntülenebildi. Ayrıca görüntülemenin yapıldıgı uzayın dielektrik katsayısı 30 alarak belirlendi. Kan blogu kafa modeli içerisinde farklı konumlara konuldu ve yöntemin degişen konumlara göre tutarlı sonuç verdiği görüldü. Dış uzayın dielektrik içermemesi yani boş uzay olması durumunda mikrodalga görüntülemenin mümkün olmadığı görüldü. Bu durum seçilen mikrodalga yönteminin gerçek hayatta uygulanması için matching medium kullanılması gerekliliğini ortaya koydu. İkinci yaklaşımda mikrodalga görüntüleme öntemi olarak seçilen contrast source inversion algoritmasına giriş parametresi olarak iki farklı zamanda hesaplanan saçılan alanların farkı uygulandı. Bu yöntemde amaçlanan kan blogunun değişimini gözlemlemektir. Yöntemin tutarlılığını test etmek adına dört farklı seneryo simule edildi. İlk seneryoda 1.4cm x 1.4cm kan blogu eklenmiş fantomdan saçılan alan hesaplandı Daha sonra bu kan blogunun boyutu 2.6cm x 2.6cm getirilmiş ve kafanın başka bir bölgesine daha 1.4cm x 1.4cm boyutlarında kan blogu eklendi. İkinci durum için de saçılan alan hesaplandıktan sonra bu iki saçılan alan matrisinin farklı alınıp contrast source algoritmasına giriş parametresi olarak uygulandı. Ayrıca herbir saçılan alan matrisine 30dB seviyesinde Additive white Gaussian tipinde gürültü eklendi. Contrast source inversion algoritması herhangi bir değişiklik yapılmaksızın uygulandı. Contrast source inversion algoritma temelli mikrodalga görüntüleme sonucunda büyüyen ve yeni oluşan kan blokları net bir şekilde 500MHz çalışma frekansında tespit edildi. Kafanın ve beynin diğer dokuları hakkında ise yöntemin dogası gereği herhangi bir fikir elde edilemedi. İkinci senaryoda ilk seneryonun tam tersi uygulandı. Sonuç olarak kan blogunun küçüldüğü ve yok olduğu yerlerde negatif kontrast elde edildi ve değişim net bir şekilde tespit edildi. Üçüncü seneryoda ilk iki seneyonun bir nevi aynı anda oldugu durum simule edildi. Büyüyen kan blogunun oldugu yerlerde yüksek kontrast ve küçülen kan blogunun oldugu yerlerde negatif kontrast elde edildi. En son seneryoda ise değişmeyen durum göz önüne alındı ve sadece ölçümlere eklenen gürültülerin farkı gözlemlendi.

This thesis investigates feasibility of detection and continuous monitoring of hemorrhagic brain strokes in a realistic head phantom with microwave imaging. The head phantom is illuminated by 36 line sources and the scattering field data is calculated numerically with method of moments for each scenarios. Additive white Gaussian noise with minimum level 30 dB SNR is added for scenarios that are more realistic. Two different approaches are used for detection and continuous monitoring of blood region. In first approach, contrast source inversion method is used to reconstruct the blood region. Scattering fields’ data that are obtained by a simulation on matlab platform at different frequencies from 500 MHz to 1.2 GHz is used for only input parameters for CSI method. No any other priory information is used. Moreover, results with either electrically different background mediums or free space are discussed in this approach. The numerical results show that it is possible to determine the square shape blooded area with size about 2.6cm x 2.6cm between the 800-1000 MHz frequency ranges in the dielectric-matching medium. In second approach, CSI method is used to reconstruction again except the input parameters scattering field data is replaced with differential data, which is the difference of two scattering fields’ data. These scattering fields’ data’s are obtained in two different times. Hence, reconstruction contains of changes in multiple blood regions and provides information about the locations instead of all domain reconstruction. Here, aim is to determine the change of bleeding in sequential time frames. The numerical results show that it is possible to monitor the changes in the blood regions within the human brain, if optimal values of matching medium are chosen.