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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 顏炳郎(Ping-Lang Yen) | |
dc.contributor.author | Yu-Che Liu | en |
dc.contributor.author | 劉宇哲 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-07-11T14:42:38Z | - |
dc.date.available | 2021-11-02 | |
dc.date.copyright | 2016-11-02 | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.date.submitted | 2016-08-16 | |
dc.identifier.citation | 參考文獻
A. Samani et al. 2007 .Elastic moduli of normal and pathological human breast tissues: an inversion-technique-based investigation of 169 samples. Phys Med Biol. 52(6):1565-76. Cowen A R, Parkin G J S and Hawkridge P 1997b A direct digital mammography image acquisition Eur. J. Radiol.7918-30 Dinsmore, M., Langrana, N., Burdea, G.., Ladeji, J. “Virtual Reality Training Simulation for Palpation of Subsurface Tumors”, IEEE Virtual Reality Annual International Symposium, pp.54-60, Mar 1997. Ladeji-Osias, J. O., Langrana, N.A. “Analytical Evaluation of Tumors Surrounded by Soft Tissue”, Proceedings of the 22nd Annual EMBS International Conference, Vol. 3, pp.2114-2117, 2000. Madjar, H., and E. B. Mendelson. 2008. The practice of breast ultrasound: techniques, findings, differential diagnosis. Thieme. M. Suzuki, Y. Kobayashi, K. Toyoda, M.G.Fujie 'Development of a Palpation System to Help Provide Accurate Robotic Needle Insertion during the Treatment of Breast Cancer' Saslow, D., J. Hannan, J. Osuch, M. H. Alciati, C. Baines, M. Barton, J. K. Bobo, C. Coleman, M. Dolan, and G. Gaumer. 2004. Clinical breast examination: practical recommendations for optimizing performance and reporting. CA: A Cancer Journal for Clinicians 54(6):327-344. Saunders KJ, Pilgrim CA, Pennypacker HS. Increased proficiency of search in breast self-examination. Cancer. 1986;58:2531-2537 馬偕紀念醫院. 2013. 乳癌診療之原則與新趨勢. 台灣: 馬偕醫院. Available at: http://www.mmh.org.tw/taitam/gen_su/edu_breast.asp. 和信治癌中心醫院 2016. 臨床治療成果. 台灣:和信治癌中心. Available at:http://www.kfsyscc.org/research-and-edu/clinical-practice/breast-cancer/ 衛生福利部國民健康署 2010乳癌篩檢簡介. 台灣:衛生福利部國民健康署Available at: http://www.hpa.gov.tw/BHPNet/Web/healthtopic/TopicArticle.aspx?No=201007200001&parentid=201007190003 黃哲勳. 2012. 乳房彈性超音波在乳癌診斷的應用. Available at: http://cms03p.vghks.gov.tw/periodical/pdf/101/1507/101150705.pdf. 徐筱晴, 2015. 乳房腫瘤之形狀力學模型建立. 碩士論文.台灣大學生物產業機電工程學系 | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/78113 | - |
dc.description.abstract | 乳癌是為目前女性發生率最高的癌症,但早期的檢測、治療可以增加乳癌的治癒率。乳房觸診為常用來進行初步診斷的方法之一,利用觸診的方式也較為主觀,且有不能量化等缺點。為了提升準確度,本研究設計一個乳房腫瘤的輔助診斷系統,可以輔助醫生來進行觸診提高準確度,並提供量化且客觀的資訊。
系統中為利用自動化的器械,透過機器手臂及力量感測器來對乳房進行檢查,來診斷乳房是否有腫瘤,並探測乳房腫瘤的位置。利用力量感測器感測腫瘤與正常乳房組織的差異性,來輔助醫師提高醫師在判斷乳房腫瘤的準確率。 本研究在利用探測機制過後的結果:陽性為84.6%、偽陽性為15.4%、偽陰性為4.16%。而整體的探測成功率為95.8%,而後判斷腫瘤的位置,其均方誤差為2.44,相對誤差4.32%。 | zh_TW |
dc.description.abstract | Breast cancer is currently the highest incidence of female cancers, but early detection and treatment of breast cancer can increase the cure rate. Breast palpation is used to conduct a preliminary diagnosis method. Using palpation way is also more subjective and can not be quantified and other shortcomings. To improve detecting accuracy, this study design a breast cancer diagnosis system that can assist doctors improve accuracy, and provide quantitative and objective information.
System for the use of automated equipment, through the robotic machine and sensors to breast examination to diagnose whether breast tumors, and breast tumors position. The use of force sensor sensing a tumor and normal breast tissue differences, to assist physicians in improving the accuracy of physician judgment breast tumors. In this study, the use of detection mechanisms after the result: positive 84.6%, 15.4% false positives, false negative 4.16%. The overall success rate of 95.8% to detect, and then determine the location of the tumor, the mean square error of 2.44, the relative error of 4.32%. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-07-11T14:42:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-105-R03631009-1.pdf: 5584310 bytes, checksum: aea67b21badbd3ac19686d373347f4e1 (MD5) Previous issue date: 2016 | en |
dc.description.tableofcontents | 目錄
口試委員論文審定書 i 致謝 ii 摘要 iii Abstract iv 目錄 v 圖目錄 vii 表目錄 ix 第一章 緒論 1 1.1 硬度預測模型建立流程 1 1.2 研究目的 3 1.3 文獻探討 3 第二章 研究方法 7 2.1 研究目的 7 2.2 實驗方法 8 2.2.1 實驗力學 8 2.2.2 相關係數 8 2.3 實驗設計 9 2.3.1 仿體 9 訓練組仿體 10 測試組仿體 10 2.3.2腫瘤的分類 11 2.3.3 深度定義 14 第三章 偵測乳房腫瘤實驗 15 3.1 腫瘤硬塊偵測實驗流程 15 3.2 腫瘤偵測機制建立 15 3.2.1資料收集及預處理 16 3.2.2 Threshold條件判斷 22 Threshold 22 Threshold實驗結果 23 3.2.3 Slope條件判斷 25 Slope 25 Slope 實驗結果 27 3.2.4 Correlation關係條件判斷 29 Correlation實驗結果 32 3.2.5程式流程圖 33 3.3 驗證腫瘤偵測機制實驗及流程 34 測試組實驗結果 35 第四章 腫瘤位置與硬度預測 39 4.1 腫瘤位置 39 4.1.1 腫瘤與仿體間位置關係 39 4.1.2 定義腫瘤位置 40 4.2 位置預測 40 4.2.1 找尋波峰 41 4.2.2 尋找波形 43 4.3 硬度預測 46 第五章 結果與討論 48 5.1 探測結果 48 5.1.1探測成功率 48 5.1.2 偽陰性腫瘤的原因及比較 50 5.1.3偽陽性腫瘤的原因及比較 51 5.2 力量曲線下的腫瘤形狀 53 5.3 相關性匹配的選擇 55 5.4 腫瘤位置的預測 58 5.4.1位置預測結果 58 5.4.2 比較兩者方法準確度 60 5.5 腫瘤硬度判別 61 第六章 結論 62 參考文獻 63 圖目錄 圖 1-1 一般乳癌診斷過程 2 圖 1-2 三種觸診掃描模式比較圖 4 圖 1-3 觸診示意圖 4 圖 1-4 腫瘤生物力學特性 5 圖 2-1 研究架構圖 7 圖 2-2 訓練組仿體 10 圖 2-3 測試組仿體 11 圖 2-4 腫瘤形狀定義 13 圖 2-5 腫瘤深度定義 14 圖 3-1 流程圖 15 圖 3-2 仿體及腫瘤圖 16 圖 3-3 理想力量資訊圖 16 圖 3-4 實際探測力量資訊圖 17 圖 3-5 白雜訊力量資訊圖 18 圖 3-6腫瘤力量曲線圖 19 圖 3-7 第一主成分:2、第二主成分:1∼5、硬度:5力量圖 20 圖 3-8 第一主成分:3、第二主成分:1∼5、硬度:5力量圖 20 圖 3-9 第一主成分:4、第二主成分:1∼5、硬度:5力量圖 21 圖 3-10第一主成分:5、第二主成分:1∼5、硬度:5力量圖 21 圖 3-11 第一主成分:2、第二主成分:1∼5、硬度:5力量圖 23 圖 3-12 第一主成分:3、第二主成分:1∼5、硬度:5力量圖 23 圖 3-13 第一主成分:4、第二主成分:1∼5、硬度:5力量圖 24 圖 3-14 第一主成分:5、第二主成分:1∼5、硬度:5力量圖 24 圖 3-15 斜率圖 25 圖 3-16 第一主成分:2、第二主成分:1∼5、硬度:5力量圖 27 圖 3-17 第一主成分:3、第二主成分:1∼5、硬度:5力量圖 27 圖 3-18 第一主成分:4、第二主成分:1∼5、硬度:5力量圖 28 圖 3-19 第一主成分:5、第二主成分:1∼5、硬度:5力量圖 28 圖 3-20 相關係數 29 圖 3-21 第一主成分為:2腫瘤 力量曲線圖 30 圖 3-22 力量曲線平均圖 30 圖 3-23 第一主成分為:2腫瘤 Correlation相關性 31 圖 3-24 程式流程圖 33 圖 3-25 測試組仿體 34 圖 3-26 腫瘤分布圖 34 圖 3-27 測試組仿體力量曲線 36 圖 3-28 測試組仿體力量曲線2D圖 36 圖 3-29 測試組仿體斜率曲線 37 圖 3-30 最後檢查結果 38 圖 4-1 腫瘤以及小塊仿體 40 圖 4-2 腫瘤中心位置 40 圖 4-3 腫瘤初始曲線圖 41 圖 4-4 腫瘤判斷圖 41 圖 4-5 腫瘤波形圖 42 圖 4-6 腫瘤波形圖 43 圖 4-7 完整波形圖 43 圖 4-8 微分後波形圖 44 圖 4-9 腫瘤微分後波形圖 45 圖 4-10 腫瘤硬度模型建立流程 46 圖 4-11 腫瘤硬度預測流程 47 圖 5-1 探測腫瘤情形 48 圖 5-2 偽陽性腫瘤 51 圖 5-3 經過仿體雜訊相減後的力量曲線圖 52 圖 5-4 理想腫瘤波形曲線 53 圖 5-5第一主成分2∼5波形曲線 53 圖 5-6 腫瘤力量曲線圖 54 圖 5-7 一般腫瘤曲線以及腫瘤為第一主成分5 55 圖 5-8 window圖 56 圖 5-9 硬度判別圖 61 表目錄 表 1-1 乳癌五年存活率 1 表 2-1 仿體材料成分表 9 表 2-2 腫瘤材料成分表 11 表 2-3 單軸壓縮實驗結果 12 表 2-4 乳房仿真模型 13 表 3-1 第一主成分:2的最大力量值 22 表 3-2 第一主成分:2的斜率最大最小值 26 表 3-3 第一主成分:2 Correlation最大值 31 表 3-4 腫瘤Correlation最大值 32 表 3-5 測試組實驗腫瘤對照表 35 表 3-6 腫瘤相關係數值 38 表 5-1 探測成功率 49 表 5-2 未通過偵測腫瘤 50 表 5-3 使用第一主成分:5 做匹配 56 表 5-4 第一主成分:2∼4 平均結果做匹配 56 表 5-5 使用全部腫瘤平均結果作匹配 57 表 5-6 腫瘤位置預測結果 58 表 5-7 改變第一主成分腫瘤位置預測結果 58 表 5-8 改變第二主成分腫瘤位置預測結果 59 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 機器手臂應用於乳房腫瘤之偵測 | zh_TW |
dc.title | Breast Tumor Detection Using Robotic Arm | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 104-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 楊朝旺(Chao-Wang Young),蕭俊祥(Jin-siang Shaw) | |
dc.subject.keyword | 乳房腫瘤,相關係數,觸診,機器手臂,實驗力學,生物力學特性, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Breast Tumor,Support Vector Regression,Statistic Shape Model,Principal Component Analysis,Biomechanics Property, | en |
dc.relation.page | 63 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201602816 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2016-08-17 | |
dc.contributor.author-college | 生物資源暨農學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 生物產業機電工程學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 生物機電工程學系 |
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