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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 | Ruei-Hao Fan | en |
dc.contributor.author | 范睿豪 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-07T17:52:13Z | - |
dc.date.copyright | 2012-08-27 | |
dc.date.issued | 2012 | |
dc.date.submitted | 2012-08-20 | |
dc.identifier.citation | [1]王絢姻。2011。乳房病變仿體組織力學特性。碩士論文。台灣科技大學機械工程系。
[2]黃添康。2009。結合力學理論及基因演算法之模糊類神經網路應用於乳房腫瘤探測。碩士論文。台北科技大學自動化科技研究所。 [3]J. OPHIR,B. GARRA, F. KALLEL,E. KONOFAGOU, T. KROUSKOP,§R. RIGHETTI andT. VARGHESE . 2000 . ELASTOGRAPHIC IMAGING. Ultrasound in Med. & Biol., Vol. 26, Supplement 1, pp. S23–S29 [4]Ako Itoh,MD , Ei Ueno, MD, PhD , Eriko Tohno, MD, PhD, Hiroshi Kamma , MD, PhD ,Hideto Takahashi, PhD, Tsuyoshi Shiina , PhD, Makoto Yamakawa, PhD,Takeshi Matsumura,MS. 2006. Breast Disease: Clinical Application of US Elastography for Diagnosis1 . Radiology: Volume 239:. 341-350 [5]T. F. COOTES, C. J. TAYLOR, D. H. COOPER, AND J. GRAHAM . 1992 . Active Shape Models-Their Training and Application . COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING Vol.61 .No.01. 38-59 [6] Richard O. Duda, Peter E. Hart and David G. Stork.1997. Pattern Classification. Ricoh California Research Center [7]Galea, A. M. 2004. “Mapping Tactile Imaging Information Parameter Estimation and Deformable Registration”, Ph.D. Thesis, Harvard University, Massachusetts. [8] M. Kass, A. Witkin, and D. Terzopoulos , 1988. “Snakes: active contour models,” International Journal of Computer Vision, vol. 1, no. 4, pp. 321–331. [9]Heimann, T., Meinzer, H.-P. 2009. “Statistical shape models for 3D medical image segmentation: A review” Medical Image Analysis, 13 (4), pp. 543-563. [10]http://www1.cgmh.org.tw/jhcc/%E4%B9%B3%E7%99%8C/%E8%B6%85%E9%9F%B3%E6%B3%A2%E5%9C%A8%E8%A8%BA%E6%96%B7%E4%B9%B3%E6%88%BF%E8%85%AB%E7%98%A4%E7%9A%84%E9%87%8D%E8%A6%81%E6%80%A7.htm [11] http://www.iplab.tcu.edu.tw/data/CT/CT_ah.htm | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/15792 | - |
dc.description.abstract | 乳癌是全世界女性的第二死亡主因,早期檢測以及診斷可增加乳癌的治癒機率,降低乳癌死亡人數以及社會成本支出。乳房超音波影像是最常用來診斷乳癌的方法之一,為了增加乳房超音波影像診斷上的準確度,提供第二意見的資訊作為乳房超音波影像的輔助診斷已有相當多的研究,而本研究即是提供腫瘤的生物力學特性作為診斷之輔助。
一般來說,乳房腫瘤的硬度比臨近的正常乳腺組織還硬,惡性腫瘤的硬度亦高於良性腫瘤,此現象常被用於臨床觸診。然而進行觸診的過程中會因每位醫師的經驗不同或是施力不同造成判斷上的誤差,且無量化的標準。另外對於某些較深且較小的乳房腫瘤就無法以人工觸診來診斷。先前研究中有以橫向探測方式,利用裝有力量感測器的探頭壓過乳房腫瘤組織的仿體,找出具有描述腫瘤特性的力量參數群,並以模糊類神經網路瘤力學模型有效地預測腫瘤硬度,然而先前研究探討之腫瘤形狀為規則之球體,對臨床中腫瘤的不規則形狀未有完整的描述。本研究以超過兩百個超音波腫瘤影像當作樣本,並以主成分分析找出腫瘤外型的主要特徵值,取出第一個主成分特徵值做為基準並做出相對應的仿體,並進行橫向探測實驗,將腫瘤形狀變形因素加入之前研究的判斷模型,使系統更趨近於臨床應用。 | zh_TW |
dc.description.abstract | Generally breast tumor tissue is harder than the adjacent normal breast tissue, malignant tumors are also harder than benign tumors, this phenomenon is often used in clinical palpation. However each physician's diagnosis has no quantitative criteria and the judgment is all subject to their expertise and judgment. In addition, it is very difficult to use palpation to diagnose the inner and smaller breast tumors. Thus there are increasing researches aimed for providing physicians secondary opinions, such as tumor hardness and mobility, in order to increase the diagnosis accuracy.
In our previous studies, we used the probe of force sensor to press the breast tumor phantoms of different hardness, found the data responded from force sensor. Furthermore, we constructed a neural fuzzy network biomechanical model to predict tumor hardness. However, the model used in previous studies is inadequate because the model only consider the tumors with spherical shapes. Therefore the study focuses on modeling the tumors with irregular shapes. Data based of more than two hundred breast tumor ultrasound images samples have been used to construct a statistical model to describe breast cancer morphology. We adopt principle component analysis to identify the main features of tumor shapes. The preliminary result shows that the first principle component of the statistical shape model can effectively describe the tumor morphology and was chosen to made corresponding tumor phantoms. In the future a biomechanical model of breast tumor with irregular shape will be formulated based on the results. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-07T17:52:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-101-R99631039-1.pdf: 2968852 bytes, checksum: 719bee03295647802d47b01d32f793ee (MD5) Previous issue date: 2012 | en |
dc.description.tableofcontents | 摘要 ii
Abstract iii 目錄 iv 圖目錄 vi 表目錄 ix 第一章 前言及研究目的 1 1.1 前言 1 1.2 研究目的 1 第二章 文獻探討 4 2.1 乳房腫瘤簡介 4 2.2 超音波乳房腫瘤影像 4 2.3 人體組織力學特性 5 2.3.1 Maxwell Model 5 2.3.2 Kelvin Model 6 2.5 超音波彈性影像 7 2.6 乳房腫瘤橫向探測實驗 9 第三章 材料與研究方法 15 3.1 實驗設備 15 3.1.1 超音波設備 15 3.1.2 橫向探測實驗機台 15 3.1.4 乳房仿體製作儀器 16 3.2 研究方法 18 3.2.1 主成分分析(Principal Component Analysis , PCA) 18 第四章 結果與討論 22 4.1 三維乳房超音波影像切割以及重建三維腫瘤影像 22 4.1.1 影像來源以及影像格式轉換 22 4.1.2 三維乳房腫瘤影像外圍切割 24 4.1.3腫瘤外型主成分分析流程圖 26 4.1.4 腫瘤影像預處理以及特徵點 26 4.1.5讀入腫瘤影像特徵點庫,訓練形成特徵子空間 31 4.1.6 樣本重建及測試訓練空間 32 4.1.6.1訓練子空間內樣本重建 37 4.1.6.2 測試組重建 38 4.2 不規則仿體橫向探測實驗 43 4.2.1 製作不規則腫瘤仿體 43 4.2.2 不規則仿體橫向探測實驗 47 4.2.3 不規則仿體橫向探測實驗數據分析 49 4.2.3 以不規則仿體實驗數據修正先前的球型仿體判斷模型 50 第五章 結論與未來方向 54 5.1 結論 54 5.2 未來方向 54 第六章 參考文獻 55 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 三維乳房腫瘤外形主成分分析應用於乳房腫瘤橫向探測實驗 | zh_TW |
dc.title | Three- Dimensional Breast Tumor Shape Principle Component Analysis for Horizontal Exploration of Breast Tumor | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 100-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 陳達人(Dar-Ren Chen),姚俊旭(Chun-Hsu Yao) | |
dc.subject.keyword | 乳房腫瘤,腫瘤仿體,主成分分析,統計型態模型, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Breast tumor,Tumor phantom,Principle component analysis,Statistical shape model, | en |
dc.relation.page | 58 | |
dc.rights.note | 未授權 | |
dc.date.accepted | 2012-08-20 | |
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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