Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/45944
| Title: | การสังเคราะห์ภาพรังสีเต้านม 2 มิติ จากภาพโปรเจคชันที่ได้จากระบบถ่ายภาพเต้านม 3 มิติของหุ่นจำลองเนื้อเยื่อเต้านม |
| Other Titles: | SYNTHESIS OF 2D MAMMOGRAPHIC IMAGE FROM PROJECTION IMAGES OBTAINED FROM 3D BREAST TOMOSYNTHESIS IMAGING SYSTEM OF BREAST PHANTOM |
| Authors: | สุรางคนา กันธารักษ์ |
| Advisors: | ธนารัตน์ ชลิดาพงศ์ เจนจีรา ปรึกษาดี |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ |
| Advisor's Email: | Thanarat.C@Chula.ac.th,thanarat.chali@gmail.com Janjeera.P@Chula.ac.th,jenjeera@hotmail.com |
| Subjects: | เต้านม -- การบันทึกภาพด้วยรังสี การแผ่รังสี -- ขนาดการใช้ Breast -- Radiography Radiation -- Dosage Tomosynthesis High resolution imaging |
| Issue Date: | 2557 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | การถ่ายภาพรังสีเต้านมแบบ 2 มิติหรือแมมโมแกรม เป็นวิธีมาตรฐานสำหรับการตรวจหามะเร็งเต้านมในระยะเริ่มแรก แต่วิธีนี้มีข้อจำกัดในคนที่มีเนื้อเยื่อเต้านมปริมาณมาก ทำให้มีการซ้อนทับกันของเนื้อเยื่อเต้านม ซึ่งอาจบดบังรอยโรคได้ ทำให้ต้องมีการตรวจวินิจฉัยอย่างอื่นเพิ่มเติม การตรวจแมมโมแกรมร่วมกับการถ่ายภาพรังสีเต้านมแบบ 3 มิติหรือ DBT เป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่เพิ่มประสิทธิภาพในการตรวจหามะเร็งเต้านม การตรวจ DBT ช่วยแก้ปัญหาการซ้อนทับกันของเนื้อเยื่อเต้านม ทำให้เห็นขอบเขตของรอยโรคได้ชัดเจน และสามารถบอกตำแหน่งของรอยโรคนั้น ๆ ได้ ในขณะที่ภาพแมมโมแกรมเป็นภาพที่มีความละเอียดสูงกว่า ช่วยให้สามารถดูการกระจายตัวของหินปูนและรอยโรคขนาดเล็กได้ดีกว่า แต่การตรวจทั้งสองอย่างร่วมกันผู้ที่เข้ารับการตรวจจะได้รับปริมาณรังสีเป็นสองเท่า วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอวิธีการประยุกต์เทคนิคประมวลผลภาพในการสังเคราะห์ภาพแมมโมแกรมจากข้อมูลภาพ DBT เพื่อลดปริมาณรังสีในการถ่ายภาพรังสีเพื่อตรวจวินิจฉัยมะเร็งเต้านม โดยการถ่ายเฉพาะภาพ DBT เพียงแบบเดียวแต่มีข้อมูลภาพสำหรับวินิจฉัยทั้งสองแบบเหมือนเดิม ในงานวิจัยนี้นำข้อมูลภาพโปรเจคชันซึ่งเป็นภาพถ่ายรังสีของหุ่นจำลองเนื้อเยื่อเต้านมจำนวน 15 ภาพที่ได้จากระบบถ่ายภาพ DBT มาทำการสังเคราะห์ภาพแมมโมแกรมด้วยเทคนิคการสร้างภาพความละเอียดสูงยิ่ง โดยใช้วิธี Iterative Back Projection ภาพโปรเจคชันทั้ง 15 ภาพจะถูกแปลงให้อยู่ในระบบพิกัดเดียวกันกับภาพอ้างอิง จากนั้นทำการรวมข้อมูลแต่ละภาพโปรเจคชัน ภาพผลลัพธ์ที่ได้จากขั้นตอนนี้จะถูกใช้เป็นภาพนำเข้าสำหรับขั้นตอนการสร้างภาพความละเอียดสูงยิ่ง ทำการประเมินคุณภาพของภาพที่ได้โดยใช้ Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Mean Structure Similarity (MSSIM) และ Phantom Passing Score จากผลการทดสอบพบว่า ภาพแมมโมแกรมที่สังเคราะห์ขึ้นจากภาพโปรเจคชัน 15 ภาพมีค่า PSNR และ MSSIM เฉลี่ยเท่ากับ 20.5353 และ 0.5247 ตามลำดับ และมีค่า Phantom Passing Score เท่ากับ 5, 2.5, 3 สำหรับวัตถุจำลองเนื้อเยื่อไฟบรัส วัตถุจำลองกลุ่มหินปูน และวัตถุจำลองก้อนเนื้อ ตามลำดับ ซึ่งสูงกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับภาพโปรเจคชันตั้งต้นและภาพแมมโมแกรมที่สังเคราะห์จากภาพโปรเจคชันเพียงภาพเดียว อย่างไรก็ดี แม้ว่าภาพแมมโมแกรมที่สังเคราะห์ขึ้นสามารถเห็นเนื้อเยื่อไฟบรัสและก้อนเนื้อได้ดี แต่ยังมีข้อจำกัดในการตรวจหากลุ่มหินปูนขนาดเล็ก ซึ่งเป็นสัญญาณสำคัญของมะเร็งเต้านม โดยเฉพาะหินปูนที่มีขนาดเล็กกว่า 0.32 มิลลิเมตร ตลอดจนความคมชัดและความละเอียดของภาพยังไม่ดีเท่ากับภาพแมมโมแกรมที่ได้จากการถ่ายจริง |
| Other Abstract: | The gold standard for early detection of breast cancer has been the mammogram. This technique still has limitation in dense breast women due to superimposing of breast tissue. This can be solved by combining mammogram with additional investigations. Digital Breast Tomosynthesis (DBT) is a choice. Combining mammogram with DBT overcomes this limitation but increases radiation dose approximately twice. DBT helps improving the detection of architecture distortions and masses. However, microcalcifications are better identified by mammogram due to higher resolution. In this thesis, we focus on reducing radiation dose by generating the synthesized mammographic image from DBT data using Super-Resolution technique based on Iterative Back Projection (IBP). The 15 projection images of breast phantom which obtained from DBT imaging system are automatically registered. Then, fuse the registered images. The obtained image is used as the input image in SR step to synthesis the synthesized mammographic image. To evaluate the performance, Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and Mean Structure Similarity (MSSIM) are computed and Phantom Passing Score are scored. The synthesized mammographic image yields better results compared to the original projection image and the synthesized one from single projection image, with 20.5353 PSNR and 0.5247 MSSIM. For Phantom Passing Score, we obtained 5, 2.5, 3 for fibers, group of microcalcifications and masses, respectively. The synthesized mammographic image can identify architecture distortions and masses. But there are still some limitations in visualization of microcalcifications which are an important sign of breast cancer. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2557 |
| Degree Name: | วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | วิศวกรรมชีวเวช |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/45944 |
| URI: | http://doi.org/10.14457/CU.the.2014.678 |
| metadata.dc.identifier.DOI: | 10.14457/CU.the.2014.678 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Eng - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 5470432721.pdf | 7.07 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.