Sesötesi Görüntülemenin Benzetimi

Abstract

Sesötesi görüntülemede, incelenen dokuların akustik özelliklerine bağlı olarak oluşan gürültüler ve yapay olgular, frekans ve odak gibi değişkenlerin yanlış seçilmeleri ve sistemlerin ölçümlemelerin yapılmamış olması gibi etmenler görüntülerin yanlış tanıya neden olacak kadar çok bozulmasına yol açmaktadır. Sıra dışı durumların doğru tanılanması ise yukarıdaki etmenler yüzünden imkansızlaşmaktadır. Yanlış tanıların azaltılabilmesi ancak uzmanların deneyimlerinin arttırılmasıyla mümkün olabilmektedir. Tanı eğitiminde kullanılan yapay dokuların ticari kısıtları, bilgisayarla yapılan benzetimleri zorunlu hale getirmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, sesötesi görüntüleme benzetimlerinin tanı eğitimleri sırasında kullanılabilirliğinin gösterilmesidir. Çalışma kapsamında sesötesi görüntülemenin benzetimi yapılmış ve parametre seçimlerinin benzetim sonuçlarını nasıl etkileyeceği incelenmiştir. Benzetimler, çalışma kapsamında üretilen yapay doku kesitleri üzerinde ve J.A. Jensen tarafından geliştirilmiş FIELD II program seti kullanılarak yapılmıştır. Tez çalışması kapsamında yapay doku kesitlerinin oluşturulması, kullanıcıya ekrandan bazı değerleri girebilme olanağı veren benzetim programı, oluşturulan görüntülerin analizi işlevleri için üç farklı program geliştirilmiştir. Oluşturulan görüntülerin kalitesinin incelenmesi için bir kist fantomu seçilmiş, bu fantomun farklı parametrelerdeki benzetim görüntüleri hesaplanmış ve benzetim görüntülerin birbirleriyle karşılaştırılabilmesi için kistlerin algılanabilirliği, geliştirilmiş bir program aracılığıyla hesaplanmıştır. Kistlerin algılanabilirliği; görüntü üzerinde olası kist alanlarının arka-plan değerlerinden ayırt edilmesi, bölütlenmesi ve sonra da elips yerleştirme algoritmaları uygulanarak elips büyüklüklerinin karşılaştırılması şeklinde yapılmıştır. Yapılan çalışmanın sonucunda, benzetim frekansı ile zayıflama ve gürültü katsayıları arttıkça, zayıflama etkilerinin ve bozulmaların daha belirgin hale geldiği, kistlerin ayırt edilebilirliklerinin büyük ölçüde azaldığı ve kist olmayan bölgelerin de kist olarak gruplanabildiği görülmüştür.

Factors like, (i) noise and (ii) artifacts, that occur depending on acoustical properties of tissues, (iii) wrong selection of system variables, like (a) operation frequency, (b) wrong or no calibration, and (c) location of focal points, may cause high amount of image degradation during ultrasound imaging. This in return may lead to misdiagnoses and correct diagnosis of uncommon cases becomes impossible. Misdiagnoses may be prevented by enhanced training of physicians. Limitations of commercially available phantoms make the simulation of ultrasound imaging a sure necessity in training. The aim of this study was to show the feasibility of ultrasound simulation in diagnostic ultrasound training. Under the scope of this work, ultrasound imaging was simulated and effects of different parameters were observed. Simulations were done on artificial tissue cross-sections using FIELD II program set developed by J.A. Jensen. Three types of programs were developed. Those were specialized for (i) generation of artificial tissue cross-sections, (ii) ultrasound image simulation allowing the user to modify some parameters on-screen, and (ii) analysis of simulated ultrasound images. In order to evaluate the quality of generated images, a cyst phantom was selected and ultrasound images were generated. Identification of cysts was accomplished by comparing dimensions of detected cysts through a series of operations, like the adaptive contrast equalization, segmentation, and ellipse-fitting. Any increase in simulation frequency, noise and attenuation coefficient decreases the possibility of identification. Likewise, an increase in attenuation and degradation results in differential misclassification of a cyst from healthy regions.