Mikrodalga temelli klinik öncesi deneysel ortopedik görüntüleme sisteminin geliştirilmesi
Development of a microwave-based pre-clinical experimental orthopedical imaging system
Yazar: ERCAN MENGÜÇ
Danışman: PROF. DR. SELÇUK HELHEL
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Yakın alan mikrodalga görüntüleme (MG) gelişmekte olan bir tarama yöntemidir ve son yıllarda hem biyomedikal hem de endüstriyel görüntülemede umut verici bir konu haline gelmiştir. Bunun nedeni, geleneksel cihazların yüksek güçlü ve iyonize etkiye sahip işaretleri kullanması ve bu işaretlerin hedef üzerinde olumsuz yan etkilerinin olmasıdır. Ayrıca bu cihazlar devasa ölçüm ekipmanları ve izole odalara ihtiyaç duyarlar. MG ile elde edilen görüntüler konvansiyonel cihazlara göre yüksek çözünürlük ve kontrasta sahip olmasa da bu görüntüleme tekniği erken tanı için çok faydalı ve değerli temel görüntüler sağlamaktadır. Yakın alan MG, konvansiyonel cihazların aksine hedefi incelemek için iyonize ışıma yapmayan ve düşük güçlü elektromanyetik dalgalar kullanmaktadır. Bu nedenle biyomedikal amaçlı olarak kişi başı kullanımlarında herhangi bir sınır yoktur. Bunun yanında, mikrodalga cihaz ve donanımları; taşınabilir, kurulumu kolay ve mobilite özelliklerine sahiptir. Böylece, yakın alan MG sistemi iyonize ışıma yapmayan, düşük güçlü, düşük maliyetli ve pratik görüntüleme sistemlerinin kurulmasına olanak sağlar. 
Günümüzde yakın alan MG, endüstriyel ve tıbbi amaçlar için kullanılmaktadır. Son yıllarda, vücut bölümlerinin ve dokularının görüntülenmesi büyük ilgi çekmiş ve dünya çapında yapılan araştırmaların odak noktası haline gelmiştir. MG, meme tümörü lokalizasyonu, cilt hastalıkları, beyin felci, doku lezyon tespiti, dolaşım sistemi hastalıkları ve deri kanseri tespiti gibi konular başta olmak üzere araştırmacılar arasında büyük ilgi görmektedir. Biyomedikal MG'de teşhis, sağlıklı ve kötü huylu dokuların farklı elektriksel özelliklerinden faydalanılarak yapılmaktadır. Farklı elektriksel özellikler farklı elektriksel saçılma olaylarına sebebiyet vermektedir. Yani, hedef nesneden saçılan işaret nesneye ait elektriksel özellikleri taşımaktadır.  Çeşitli ters saçılma algoritmaları kullanılarak hedefe özgü elektriksel özellikler belirlenebilmektedir. Görüntünün yeniden elde edilmesi ise bir ters saçılma probleminin çözümüdür ve araştırmacılar tarafından farklı ters saçılma algoritmaları kullanılmaktadır. MG ile elde edilen görüntülerin kalitesi benzer olmasına rağmen, literatürde yapılan çalışmalarda veri toplama adımı, ölçüm kumpanyası, kalibrasyon süreci ve görüntü yeniden oluşturma algoritmaları birbirlerinden farklılık göstermektedir. Literatürdeki çoğu çalışmada matematiksel hesaplamaları yoğun olan ters saçılma algoritmaları kullanılmıştır. Bu algoritmalar uygulaması zor, yinelemeli ve zaman alıcı adımlar içermektedir. Bu çalışmada kullanılan ters saçılma algoritması ise lineer analiz modelleri yerine dairesel analiz modellerini kullanmaktadır. Bu yöntem ham verilere doğru, güvenilir ve hızlı şekilde uygulanmaktadır. 
Farklı doku türlerinin kendilerine özgü elektriksel özellikleri olduğundan, birbirlerinden ayırt edilmeleri mümkündür. Elektriksel özellikleri kullanarak  görüntüleme tekniği; ham veri elde etme, görüntü yeniden oluşturma (rekonstrüksiyon) ve görüntü işleme adımlarından oluşmaktadır. Bu çalışmada, öncelikle, yakın alan MG sisteminin test ve doğrulaması için silindirik şekilli metalik, dielektrik ve polivinil klorür (PVC) malzemeler görüntülenmiştir. Bu çalışmada esas görüntülenen biyolojik doku ise etinden sıyrılmış kemik dokusudur. 
Bu tez çalışmasının iki ana amacı bulunmaktadır. Birinci amaç düşük güçlü ve herhangi bir iyonize etkisi olmayan elektromanyetik işaretler kullanılarak mikrodalga görüntülerin elde edilmesidir. İkinci amaç ise, MG sistemi ile elde edilen kemik dokusunun görüntüsü üzerinden yönelim açısının otomatik olarak belirlenmesidir. Çünkü halihazırda ortopedik görüntülerdeki var olan kemik eğriliği operatör tarafından elle hesaplanmakta ve kişiden kişiye değişmektedir. Bu ölçümlerde hatalı hesaplamalar olasılık dahilindedir ve sonuç operatör bağımlıdır. Skolyoz, kırık sonrası kemik iyileşmesi ve implante edilen vücut platinlerinin izlenmesi gibi sürekli gözlem gerektiren durumların takip ve tedavi sürecinde ise hasta sürekli olarak geleneksel cihazlarda bulunan iyonize ışımaya maruz kalmaktadır. Bu sebeple sunulan görüntüleme sisteminin kaynama sonrası kemik iyileşmesinin ve implantların takibinde ve özellikle skolyoz hastalığının teşhis ve tedavisinde kullanılabileceği öngörülmektedir. Bu kapsamda, gömülü ve gömülü olmayan hayvan kemik dokusu yakın alan MG sistemi ile görüntülenmiştir. Önerilen görüntüleme tekniği ile hedefin tam konumu ve arka planı dışındaki orijinal şekli elde edilmiştir. Hedef kemik dokusunun konumu ve boyutu, gerçek ölçümlere göre x ve y eksenlerinde sırasıyla %1 ve %3 hata dahilinde belirlenmiştir. Son olarak ise C şeklinde eğimli kemik parçasının yönelim açısı görüntü üzerinde çalışan algoritma ile otomatik olarak hesaplanmıştır. Yönelim açısı gerçek ölçümlere göre yaklaşık %3.5 hata oranında belirlenmiştir. Önerilen görüntüleme tekniği ve yönelim açısı hesabı hızlı, doğru ve güvenilir sonuçlar vermekte olup kullanıcıya bağlı değildir. Yöntem, yinelemeli yaklaşım ve yoğun matematiksel hesaplamalar içermemektedir.

Abstract:
Near-field microwave imaging (MI) is an emerging scanning method and has become a promising topic in both biomedical and industrial imaging in recent years. This is because conventional devices use high power and ionized signals and these signals have negative side effects on the target. In addition, these devices require massive measuring equipment and isolated rooms. Although the images obtained with MI do not have high resolution and contrast compared to conventional devices, this imaging technique provides very useful and valuable basic images for early diagnosis. Near-field MI uses non-ionizing and low-power electromagnetic signals to examine the target, unlike conventional devices. For this reason, there is no limit to their usage for biomedical purposes. In addition, microwave devices and equipment have portable, easy to install and has mobility features. Thus, the near field MI system enables the establishment of low-power, low-cost and practical imaging systems that do not emit ionizing radiation.
Today, near-field MI is used for industrial and medical purposes. In recent years, imaging of body parts and tissues has attracted great interest and has become the focus of research around the world. MI is of great interest among researchers, especially in subjects such as breast tumour localization, skin diseases, brain stroke, tissue lesion detection, circulatory system diseases and skin cancer detection. Diagnosis in biomedical MI is made by utilizing different electrical properties of healthy and malignant tissues. Different electrical properties cause different electrical scattering events. That is, the signal scattered from the target has the electrical properties of itself. By using various inverse scattering algorithms, target specific electrical properties can be determined. Reconstruction of the image is the solution of an inverse scattering problem and different inverse scattering algorithms are used by the researchers. Although the quality of the images obtained with MI is similar, the data acquisition step, measurement campaign, calibration process and image reconstruction algorithms differ from each other in the studies conducted in the literature. In most studies in the literature, complex inverse scattering algorithms that involve mathematically intensive calculations have been used. These algorithms involve iterative and time-consuming steps that are difficult to implement. The inverse scattering algorithm used in this study uses circular analysis models instead of linear analysis models. This method is applied to raw data accurately, reliably and quickly.


Since different tissue types have their own electrical properties, it is possible to distinguish them from each other. Proposed imaging technique consists of data acquisition, image reconstruction and image processing steps. In this study, firstly, cylindrical shaped metallic, dielectric and PVC materials are investigated for testing and validation of the near field MI system. In this study, main investigated biological tissue is buried and non-buried actual bone.
This thesis has two main aims. The first purpose is to obtain microwave images using electromagnetic signals with low power and no ionizing effect. The second one is to automatically determine the orientation angle of the bone tissue obtained with the MI system. Because the existing bone curvature in orthopaedic images is calculated manually by the operator and varies from person to person. Miscalculations are possible in these measurements and the result is operator dependent. In the follow-up and treatment process of conditions that require constant observation, such as scoliosis, bone healing after fracture and monitoring of implanted body platinum, the patient is constantly exposed to ionized radiation found in conventional devices. For this reason, it is predicted that the presented imaging system can be used in the follow-up of bone healing and implants after union, and especially in the diagnosis and treatment of scoliosis. In this context, buried and unburied actual bone tissue was imaged with the near-field MI system. With the proposed imaging technique, the exact position of the target and its original shape except its background were obtained. The position and size of the target bone tissue were determined within 1% and 3% error in the x and y axes, respectively, based on real measurements. Finally, the orientation angle of the C-shaped curved bone fragment was calculated automatically with the algorithm running on the image. The orientation angle was determined with an error rate of approximately %3.5 compared to real measurements. The proposed imaging technique and orientation angle calculation give fast, accurate and reliable results and are not dependent on the user. The method does not involve iterative approach and intensive mathematical calculations.