Yüksek LisansAçık Erişim

Multiple-parameter optimization of the SLNSPECT/CT imaging protocol using montecarlo simulation for precision medicine

Bu tez size mi ait?

Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.

2019
0 görüntülenme
0 i̇ndirme

Özet (TR)

Kadınlar arasında en çok görülen kanser türü meme kanseridir. Günümüzde ileri tedavi uygulamaları mevcuttur ve tedavinin etkisi erken teşhisle ilişkilidir. Memedeki sentinel lenf nodüllerinin belirlenebilirliği yayılma olmadan önce meme kanserini tahmin etmek hususunda önemli bir rol üstlenir. Bu çalışma SPECT/CT kullanarak memedeki sentinel lenf nodüllerinin taranması ve sentinel lenf nodüllerinin görüntü kalitesinin gelişmesini ve farklı parametrelerin optimum değerlerinin DOE metodu kullanarak bu￾lunmasını amaçlamıştır. Memedeki sentinel lenf nodüllerinin değerlendirilmesi için SIMIND Monte Carlo Simülasyon paketi ve DOE metodu kullanıldı. Kollar ve bacaklar olmaksızın Zubal gövde modellendi. Yayınlanmış kılavuzlar ve literatürdeki tipik görüntü şartları kullanıldı. OSEM algoritmaları rekonstrüksiyon için kullanıldı. Yedi parametre belirlendi. Bunlar zayıflama düzeltmesi (+; -), projeksiyon sayısı (120; 60), enerji penceresi (%20; %15), kolimatör türü (düşük enerji yüksek rezolüsyonlu (LEHR); düşük enerji genel amaçlı (LEGP)), yineleme sayısı (20; 10), altküme sayısı (15; 5) ve aktivitesiydi. 8 deneysel çalışmayla ortogonal bir dizi kullanıldı. Kontrastın gürültüye oranı hesaplandı. Sonuç tablosuna göre en yüksek kontrat gürültü oranı birinci deneyle 9.63 olarak bulundu. Bu sonuç LEHR kolimatör türü,120 projeksiyon sayısı, zayıflama düzeltmesi yapılarak, %20 enerji penceresi seçilerek, 20 yineleme ve 15 altküme sayısı kullanılarak ve yüksek aktivite kullanılarak elde edildi. İlk sonuçlara göre, kolimatör türü, projeksiyon sayısı ve zayıflama düzeltmesi görüntü kalitesi üzerinde en çok etkiye sahip olan parametreler olarak belirlendi. Anahtar Sözcükler: sentinel lenf nodülü, SPECT/CT, kanser.

Yazar

Hilal Yıldız

Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır

Hilal Yıldız (Yüksek Lisans Tezi). Multiple-parameter optimization of the SLNSPECT/CT imaging protocol using montecarlo simulation for precision medicine, 2019, Boğaziçi University.

Anahtar Kelimeler

Lisans

Tüm Hakları Saklıdır

Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.

Boğaziçi University tezlerinden daha fazlası