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Early Breast Cancer Detection Using Microwave Tomography Imaging Method

Early Breast Cancer Detection Using Microwave Tomography Imaging Method
Issue Date
대학원 전자공학과
이화여자대학교 대학원
현재 한국인들의 사망원인 중 1위를 차지하고 있는 것은 암이며, 그 중에서도 유방암은 수년간 여성암 발병률 1, 2위로 높은 순위를 차지하고 있다. 이에 따라 유방암의 진단 및 치료에 대한 관심은 계속 높아지고 있다. 유방암도 다른 암과 마찬가지로 초기에 발견하였을 경우 생존율이 매우 높아지므로 유방암 진단을 위한 정기적인 검사가 권고되고 있는 상황이다. 하지만 기존의 여성 유방암 진단을 위한 유방 X선 촬영 장치는 진단 방식으로 인한 환자의 고통이 따르고 진단의 부정밀성으로 인한 초기 발견의 어려움이 있다. 따라서 이를 보완하기 위한 새로운 유방암 진단 시스템에 대한 연구가 이루어지고 있다. Biomedical microwave imaging system 방식의 경우, 정상세포와 암세포의 유전율 및 도전율의 특성 값이 5-10 배 정도로 매우 큰 차이를 보이는 것을 이용하여 contrast가 큰 영상을 얻는 방식이다. 특히 본 논문에서는 마이크로웨이브 토모그래피 이미지 방식을 이용하여 대상영역외부에서 받은 산란신호를 가지고 대상영역 내부의 물질의 특성을 역으로 추정하여 이를 이미지로서 복원하는 방법을 연구하였다. 먼저 인체를 이루고 있는 물질의 특성과 전자기파 간의 관계를 해석하고 여성 유방의 구조 및 정상세포와 암세포의 dielectric property 차이에 대하여 분석하였다. 이를 토대로 인체의 전기적 특성을 고려한 simulation model을 제작하고 matlab 시뮬레이션을 이용하여 유방암 영상을 복원하기 위한 알고리즘을 검증하였다. 직접문제를 풀기 위하여 설계된 2D FDTD 알고리즘 시스템의 경우 Remcom 사에서 제공하는 3D XFDTD tool 의 결과와 비교하였을 때 경향성이 일치하는 것을 확인하였으며, 역해석 문제의 경우 실제 상황을 고려한 다양한 케이스에 대하여 실험한 결과, 유전율에 대한 이미지 복원이 모두 가능함을 확인하였다.;Recently, cancer is the ranked No. 1 among the Koreans' cause of death. Especially, the incidence of breast cancer comes first or second among female cancers. Accordingly people's interest in the diagnosis and treatment of breast cancer is increasing. As with other cancers, the survival rate is very high when the breast cancer is detected early. Therefore, regular breast cancer screening is recommended. However, early detection is not easy, because conventional X-ray mammography is not very accurate and it gives a lot of pain to patients. Consequently, the new breast cancer diagnostic system is being investigated. Biomedical microwave imging system method can get high contrast images, thanks to dielectric properties gap between normal breast tissue and tumor cells. In this paper, image reconstruction using microwave tomography method is presented. First, the structure of women's breasts is analyzed and the differences of dielectric properties between normal cells and cancer cells are investigated. Based on this, a simulation model is made considering the electrical properties of the human body. The algorithm to restore the breast cancer image is implemented in matlab and verified. 2D FDTD algorithm is adopted to solve the forward problem. Image reconstruction results with various cases showed the algorithm works well for the permittivity. As for the conductivity, the results were not satisfactory. Imbalance in the magnitude between permittivity and conductivity may have caused the phenomenum and proper scaling may alleviate this problem.
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