Σχεδιασμός θεραπείας μικροκυματικής θερμοκατάλυσης με τη βοήθεια μηχανικής μάθησης
Creators: name: Καρκάνης, Νικόλαος Φιλίππου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Μικροκυματική θερμοκατάλυση
Ισοθερμοκρασιακή καμπύλη T=500C
Νευρωνικό δίκτυο
Microwave ablation
Isothermal curve T=500C
Neural Network

description: Ανάλογα με την αριθμητική μέθοδο που χρησιμοποιείται, ο σχεδιασμός θεραπείας της μικροκυματικής θερμοκατάλυσης με ενδοϊστικές κεραίες μπορεί να απαιτεί είτε μεγάλο υπολογιστικό χρόνο είτε μεγάλη μνήμη RAM. Στην παρούσα εργασία θα ελέγξουμε κατά πόσο είναι εφικτή η χρήση βαθιάς μάθησης, ώστε να μπορεί να δημιουργηθεί μια μέθοδος πρόβλεψης του θεραπευτικού όγκου (που ορίζεται από τελική θερμοκρασία μεγαλύτερη από 500C), επιλύοντας το συζευγμένο ηλεκτροθερμικό πρόβλημα στη μη-γραμμική του μορφή (θερμοεξαρτώμενες ιδιότητες ιστών). Πιο συγκεκριμένα, η μικροκυματική θερμοκατάλυση χρειάζεται ένα σύστημα καθοδήγησης και απεικόνισης έτσι ώστε ο χειριστής-γιατρός να μπορέσει να τοποθετήσει την κεραία στον όγκο και να τον καταστρέψει. Η απεικόνιση, όμως, μόνο των ζωνών υψηλής θερμοκρασίας και όχι το μέγεθος της πηκτικής ζώνης νέκρωσης από την καθοδήγηση μέσω υπερήχων έχει κάποια μειονεκτήματα. Ένα από αυτά είναι ότι η εξέλιξη-επιτυχία της μεθόδου εξαρτάται άμεσα από την εμπειρία του χειριστή. Άλλο μειονέκτημα είναι ότι σε πολλές περιπτώσεις δεν καταστρέφεται τελείως ο όγκος, μένουν υπολείμματα με αποτέλεσμα να δημιουργηθεί ξανά ο όγκος ή να μετασταθεί. Στην καλύτερη περίπτωση υλοποιείται ξανά αυτή η μέθοδος και καταστρέφει τα υπολείμματα. Λόγω αυτών των μειονεκτημάτων, είναι αναγκαία η γνώση της πηκτικής ζώνης θέρμανσης έτσι ώστε και να διευκολυνθεί ο χειριστής και να πετύχει η μέθοδος αυτή αλλά και για την ολοκληρωτική καταστροφή του όγκου. Αυτή η ζώνη ξεκινά από θερμοκρασία T=500C. Πιο αναλυτικά, έγιναν προσομοιώσεις της μεθόδου αυτής (το μοντέλο που χρησιμοποιήθηκε ήταν αξονικά συμμετρικό για πιο γρήγορο και εύκολο υπολογισμό των πράξεων) σχεδιάζοντας την κεραία που χρησιμοποιείται (κεραία διπλής σχισμής) και τοποθετώντας την μέσα σε όγκους με διαφορετικές διαστάσεις και ιδιότητες (σχετική διαπερατότητα και ηλεκτρική αγωγιμότητα). Οι όγκοι αυτοί βρίσκονταν μέσα σε ιστό (ήπαρ, πνεύμονα και νεφρό). Από τα αποτελέσματα των προσομοιώσεων απομονώθηκαν αυτά της θερμοκρασίας σε δύο διαστάσεις και από αυτά μόνο εκείνα όπου η θερμοκρασία ήταν 500C. Τα αποτελέσματα αυτά-συντεταγμένες ήταν οι έξοδοι του νευρωνικού δικτύου (από τα πάρα πολλά σημεία που περιέγραφαν τις ισοθερμοκρασιακές καμπύλες των 500C επιλέχθηκαν 29 σημεία, τα οποία ήταν και οι έξοδοι του νευρωνικού δικτύου). Ως είσοδοι ορίστηκαν οι παράμετροι των όγκων (διαστάσεις, σχετική διαπερατότητα, ηλεκτρική αγωγιμότητα). Συνεπώς, το νευρωνικό που κατασκευάστηκε και εκπαιδεύτηκε αποτελούνταν από 4 εισόδους και 29 εξόδους. Αφού βεβαιώθηκε ότι η εκπαίδευση ήταν καλή, το νευρωνικό δίκτυο χρησιμοποιήθηκε για την προσέγγιση μερικών τυχαίων δειγμάτων (διαφορετικές διαστάσεις, ηλεκτρική αγωγιμότητα και σχετική διαπερατότητα από τα αρχικά που χρησιμοποιήθηκαν για την κατασκευή και εκπαίδευση του νευρωνικού δικτύου) που προέκυψαν και αυτές από προσομοιώσεις. Εφόσον, βεβαιώθηκε καλή χρήση του νευρωνικού δικτύου, το τελευταίο πράγμα ήταν η μελέτη των παραμέτρων του νευρωνικού δικτύου για βελτιστοποίηση των αποτελεσμάτων. Η γραπτή ανάλυση χωρίζεται σε δύο μέρη. Στο πρώτο μέρος, γίνεται μια αναφορά στην μικροκυματική θερμοκατάλυση, στα χαρακτηριστικά της και γενικά σε ό, τι σχετίζεται με αυτήν τη μέθοδο θεραπείας, στις διακριτές αριθμητικές μεθόδους που χρησιμοποιούνται σε προσομοιώσεις για την επίλυση διαφόρων προβλημάτων, στη μηχανική και βαθιά μάθηση, στα νευρωνικά δίκτυα, ενώ στο τέλος γίνεται περιγραφή των καρκίνων για τους οποίους μπορεί να επιλεχθεί ως θεραπεία η μικροκυματική θερμοκατάλυση (ήπαρ, πνεύμονα και νεφρό). Στο δεύτερο μέρος, γίνεται περιγραφή της διαδικασίας που ακολουθήθηκε για την ολοκλήρωση της εργασίας
description: Depending on the arithmetic method used, designing treatment for microwave ablation with internal antennas may require either large computational time or large RAM. In the present work we will test whether it is possible to use deep learning, so that a method of predicting therapeutic volume (defined by a final temperature greater than 500C) can be created, solving the conjugate electrothermal problem in its non-linear form (heat-dependent properties tissue). More specifically, microwave ablation needs a guidance and imaging system so that the operator-physician can place the antenna on the tumor and destroy it. However, imaging only the high temperature zones and not the size of the coagulation necrosis zone by ultrasound guidance has some drawbacks. One of them is that the development-success of the method depends directly on the experience of the operator. Another disadvantage is that in many cases the tumor is not completely destroyed, there are remnants left resulting in the tumor re-creating or metastasizing. In the best case, this method is implemented again and destroys the waste. Due to these disadvantages, it is necessary to know the coagulation heating zone in order to facilitate the operator and to succeed in this method but also for the complete destruction of the tumor. This zone starts from temperature T = 500C. In more detail, simulations of this method were performed (the model used was axially symmetrical for faster and easier calculation of operations) by designing the antenna used (dual slot antenna) and placing it in volumes with different dimensions and properties (relative permeability and electrical conductivity). These tumors were located in tissue (liver, lung and kidney). From the results of the simulations were isolated those of temperature in two dimensions and from those only those where the temperature was 500C. These results-coordinates were the neural network outputs (from the many points that described the 500C isothermal curves, 29 points were selected, which were also the neural network outputs). Inputs were defined as the parameters of the volumes (dimensions, relative permeability, electrical conductivity). Therefore, the neuron constructed and trained consisted of 4 inputs and 29 outputs. After making sure that the training was good, the neural network was used to approach some random samples (different dimensions, electrical conductivity and relative permeability from the initials used to build and train the neural network) which were also obtained from simulations. Once good use of the neural network has been confirmed, the last thing was to study the neural network parameters to optimize the results. The written analysis is divided into two parts. In the first part, a reference is made to the microwave ablation, its characteristics and in general to everything related to this method of treatment, to the discrete numerical methods used in simulations to solve various problems, to mechanical and deep learning, to neural networks while at the end a description of the cancers for which the microwave ablation (liver, lung and kidney) can be chosen as a treatment. The second part describes the process followed to complete the work