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Time-domain Microwave Imaging System for Breast Cancer Detection

Title
Time-domain Microwave Imaging System for Breast Cancer Detection
Authors
권솔립
Issue Date
2016
Department/Major
대학원 전자공학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Doctor
Advisors
이승준
Abstract
전 세계적으로 유방암은 발생률이 매우 높은 암 중의 하나로 조기 검진 수단으로 X-ray mamography가 가장 많이 사용되고 있다. 하지만 이 방식은 검진방식이 환자에게 고통을 주고 방사노출의 위험이 있다. 따라서, 이러한 기존의 조기검진방식의 단점을 보완할 수 있는 방식으로 microwave imaging 방식을 활발히 연구하고 있다. Microwave imaging 방식은 계산방식에 따라 microwave tomography방식과 microwave radar-based imaging 방식으로 나눌 수 있으며, 측정방식에 따라 주파수 영역 측정방식과 시간 영역 측정방식으로 나뉠 수 있다. 시간영역측정방식은 측정시간이 매우 짧다는 장점이 있지만 고주파수신호를 샘플링하기 위해 매우 빠른 clock이 필요하기 때문에 clock jitter나 낮은 signal-to-noise(SNR)등으로 인해 결과영상의 질이 저하될 수 있다. 본 논문에서는 다수의 CMOS 칩을 이용하여 시간영역에서 신호를 측정함으로써 매우 빠르고 저렴한 제작이 가능한 유방암 조기검진시스템을 제안하였다. 또한, 시간영역에서 신호측정 시 발생 가능한 노이즈의 최소화를 위한 몇 가지 방안을 제시하였다. 먼저 시간영역에서 신호측정 시에 문제점 중 하나인 낮은 SNR을 반복측정을 통해 해결하였다. 하지만, 반복 측정 시 clock jitter로 인해 신호가 마치 Gaussian low-pass filter를 통과한 것과 같은 현상이 발생한다. 이 외에 microwave imaging에서 jitter가 있는 clock으로 샘플링한 두 신호로 calibration을 수행하면 주파수 전 대역에 걸쳐서 노이즈가 발생한다. 따라서 우리는 Gaussian band-pass filtering(BPF) 방식을 제안하여 이러한 노이즈를 보다 효과적으로 제거하였다. 제안한 Gaussian BPF방식은 기존의 deconvolution방식과 간단한 유방모델과 실제 유방모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 그 결과 기존의 deconvolution방식을 적용하였을 때 signal-to-mean ratio(SMR)값이 반복 측정한 신호를 바로 이용하였을 때보다 1.3~1.5배 좋아진 반면, 제안한 Gaussian BPF방식을 사용한 경우는 2.2~2.5배 좋아졌다. 따라서 제안한 Gaussian BPF방식이 microwave imaging에 보다 더 효과적임을 확인하였다. 다음으로 새로운 calibration 방식인 “In-place calibration”을 제안하였다. Calibration은 받은 신호에서 tumor response만을 얻기 위해 수행하는 과정으로 기존에 differential calibration방식과 array rotation calibration방식이 있다. 기존의 두 방식 모두 두 번 이상의 측정을 통해 calibration을 수행하지만 제안 방식은 한번의 측정만으로 calibration의 수행이 가능해 측정시간을 줄일 수 있고 calibration을 수행할 때에 시간영역에서 신호측정 시 발생할 수 있는 jitter등의 random noise로 인한 문제를 피할 수 있다. 제안한 방식은 homogeneous breast model과 heterogeneous breast model을 사용한 시뮬레이션을 통해 사용가능성과 성능을 평가하였다. 이 때 differential calibration방식과 array rotation calibration 방식을 이용한 결과영상도 만들었다. Differential calibration은 이상적인 경우로 가정하여 수행하였고, array rotation calibration방식은 기존방식과의 비교를 위해 함께 수행하였다. 제안한 방식의 실제적인 검증을 위해 experimental microwave imaging system을 제작하였고, 이를 이용한 실험을 통해 제안한 in-place calibration방식을 기존의 array rotation 방식과 비교 검증하였다. 각 방식을 이용하여 복원한 영상은 이상적인 경우인 differential calibration을 통해 얻은 image와의 cross correlation한 결과 제안한 in-place calibration방식은 평균 0.8의 값을 갖고, array rotation calibration방식은 0.5의 값을 갖는 것을 확인하였다. 마지막으로 제작한 프로토타입을 이용하여 주파수영역 측정방식과 시간영역 측정방식의 성능을 비교하였다. 그 결과 시간영역 측정신호를 사용하였을 때 제안한 in-place calibration을 이용한 경우는 안테나 보상을 해준 후 주파수영역 측정방식의 결과와 비슷한 결과를 보였고, array rotation calibration방식을 이용한 경우는 제안한 Gaussian BPF를 적용한 후 주파수영역 측정방식의 결과와 비슷한 결과를 보였다.;Microwave imaging has been researched as an alternative method to x-ray mammography which is commonly used for early breast cancer detection. Microwave imaging can be classified into microwave tomography and microwave radar-based imaging. Microwave radar-based imaging has been researched through frequency-domain measurement system (FDMS). Recently, time-domain measurement system (TDMS) has been proposed to study microwave radar-based imaging. TDMS has couple of advantages over FDMS such that it is cost-effective and needs less scan-time. However, TDMS may suffer performance degradation caused by clock jitter and low signal-to-noise ratio (SNR) because it uses high-frequency signals that range from 3 to 10 GHz. In this dissertation, a time-domain microwave breast imaging system based on complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) chips is introduced. TDMS has advantages of being cost-effective and has less scan time, but still has its drawbacks due to undesired noises. To minimize its drawbacks regarding clock jitter and low SNR, Gaussian band-pass filtering (BPF) and in-place calibration methods are proposed and verified. First, Gaussian BPF is proposed for removing jitter effect in TDMS. The proposed Gaussian BPF has its advantage over conventional deconvolution method. The deconvolution method removes high-frequency noises but it is rarely capable of removing low-frequency noises. Gaussian BPF make it easy to determine the center frequency such that it can remove the noise both in low frequency and high frequency bands more effectively. The improvement of signal-to-mean ratio (SMR) with Gaussian BPF was 2.2~2.5 times while the improvement with deconvolution was 1.3~1.5 times. Next, novel calibration method which is called “in-place calibration" is proposed. Calibration process extracts the tumor response from the measured signals which contain unwanted signals such as skin reflection, directly received signal by the transmit antenna and antenna coupling. While existing methods need more than two measurements to obtain reference signals, in-place calibration can get the calibrated signal with a single measurement. Thus, the in-place calibration is more resistant to random noise due to clock jitter and patient’s movement during measurements, and it requires less scan time. The effectiveness of proposed in-place calibration was verified by simulation with both homogeneous and heterogeneous breast models. An experimental prototype of a CMOS-based time-domain microwave imaging system was also developed for verification of the proposed calibration method. Restored images were obtained through three different calibration methods: array rotation, in-place calibration, and differential calibration. Differential calibration is ideal, and it was used as a reference. In-place calibration showed better results than array rotation calibration in SMR values and cross correlation with restored image by differential calibration. The average value of cross correlation between ideal differential calibration and proposed in-place calibration was 0.8, whereas the average value of cross correlation between ideal differential calibration and array rotation calibration was 0.5. Lastly, performances of FDMS and TDMS were compared with developed microwave imaging experimental system. The SMR value of TDMS was a little less than that of FDMS. The difference in SMR values could be mediated by compensating the difference of two receiving antennas when in-place calibration was used, or applying Gaussian BPF when array rotation calibration was used.
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