Lazer Tomografi Yöntemi ile Akciğer Dokusunun İncelenmesi
Lazer Tomografi Yöntemi ile Akciğer Dokusunun İncelenmesi
Yazar: Kazancı, Hüseyin; Oduncuoğlu, Murat
Dergi: El-Cezeri, Vol. 2 No. 3, 2015
Anahtar kelimeler: Continuous wave diffuse optical tomography system, Monte Carlo simulation, forward model, lung cancer ; Sürekli dalga difüz optik tomografi sistemi, Monte Carlo simülasyon, ileri model, akciğer kanseri

Güncel klinik uygulamalarda akciğer kanseri tanı ve takibinde kullanılmakta olan tekniklere alternatif yeni yöntemler araştırılmaktadır. Umut verici bir görüntüleme sistemi olan optik görüntüleme sistemleri dokuların optik özelliklerine bağlı olarak incelenmesine ve kanserli bölgelerin belirlenmesine imkân sağlamıştır. Bu makalede, akciğer kanserlerinin teşhisi ve görüntülenmesi amacıyla büyük ölçekli kaynak ve detektör yerleşimine sahip, bir sürekli dalga diffüz optik tomografi sistemi optod yapısı tasarlandı. Üzerinde toplam 48 kaynak ve 48 detektör pozisyonu olan petek şeklinde tasarlanan diffüz optik tomografi sistemi görüntüleyici ucun yerleşim düzenlerinin ve alınan sonuçların doğruluğu kontrol edildi. Işığın akciğer dokusu içerisinde ilerlemesi simülasyonları için 2 boyutlu Monte Carlo (MC) çalıştırılıp elde edilen foton enerjisi akı dağılımları geometrinin ölçüm alacağı uzaya nakledildi. Gerçekleştirilecek petek geometrisinin sonuçlarının test ve analizleri için ANSI C dilinde yazılmış olan iki (2D) boyutlu MC simülasyon kodları [1-8] özel olarak Akciğer doku tipine uygun olarak hazırlanıp çalıştırıldı. Elde edilen foton akısı dağılımları MATLABTM programlama ortamına aktarılarak geçiş modeli [9, 10] yöntemi kullanılarak akciğer dokusu için foton akı dağılımı ileri modeli (forward model) oluşturuldu. Ayrıca bir kaynak-detektör modeli oluşturuldu ve bu modelin çalışma doğruluğu test edildi. Bu amaçla programlama ortamında doku içerisine yapay olarak belirli derinlik ve farklı konumda, farklı şekillerde yapılar gömüldü ve homojen akciğer doku tipi içerisinde bu tümörlü yapılar görüntülendi ve hazırlanan algoritmalar yardımıyla tümörün yerini tespit edildi. Elde edilen sonuçlar gelecek için ümit verici olmakla birlikte kullanılan geometrik şekil, soluk alıp vermeye bağlı olarak değişen dokunun optik soğurma ve saçılma katsayılarındaki ani değişimler bu ön çalışmanın önündeki engeller olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu sorunların aşılması ve akciğer kanseri tanı ve takibinde kullanılmakta üzere güncel bir diffüz optik tomografi sistemi tasarımı ve çalışmaları devam etmektedir.

Todays, the alternative new clinical techniques are investigated for monitoring and diagnosing the lung cancer. Optical imaging systems appears a promising technique for examining optical properties of tissue and determination of cancer. In this paper, the continuous wave diffuse optical tomography optod system with the source and detector are designed for the imaging and diagnosis of lung cancer. The diffuse optical tomography system is designed with 48 detectors and 48 sources and positioned as honeycomb shape. The accuracy of these sources and detector’s positions and the reconstructed images are checked. The two dimensional (2D) Monte Carlo simulation (MC) [1-8] are prepared by using ANSI C programming language for lung tissue and its optical properties. The resulting photon flux distributions for lung tissue are transferred to MATLAB programming environment. The transition model [9, 10] is used to create photon flux distribution model (forward model). In addition, the prepared source-detector models are worked and tested. For this purpose, the artificial tumour at a certain depth and locations is placed into the lung tissue and the location of the tumour visualized and detected with the help of prepared algorithms. The obtained results are promising for the future, but the abrupt changes in optical absorption and scattering coefficients of the tissue due to changing breathing emerges as the obstacles of this preliminary study. This study provide guidance for future works for designing a new diffuse optical tomography system for lung cancer diagnosis