Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/60858
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorพิศิษฎ์ จารุมณีโรจน์-
dc.contributor.advisorโยธิน รักวงษ์ไทย-
dc.contributor.authorริชาลัลน์นภัทร ศรีคร้าม-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์-
dc.date.accessioned2018-12-03T03:00:13Z-
dc.date.available2018-12-03T03:00:13Z-
dc.date.issued2559-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/60858-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2559-
dc.description.abstractวิธีดั้งเดิมทางเวชศาสตร์นิวเคลียร์ที่ช่วยระบุตำแหน่งต่อมพาราไทรอยด์ที่ผิดปกติก่อนการผ่าตัดคือการถ่ายภาพแนวระนาบด้วยคู่สารเภสัชรังสี 99mTc-MIBI และ 99mTcO−4 ที่ให้ภาพแตกต่างโดยวิธีการลบกันจากการถ่ายภาพสองครั้ง โดยครั้งแรกภาพถ่ายที่ได้จะแสดงทั้งต่อมไทรอยด์และต่อมพาราไทรอยด์ (ภาพคอมบายด์) ขณะที่อีกภาพจะแสดงเพียงต่อมไทรอยด์ (ภาพไทรอยด์) ในงานนี้เราได้พัฒนาการสร้างภาพแตกต่างแบบใหม่ที่อาศัยการจำลองสัญญาณรบกวนแบบพัวซองในภาพและวิธีการประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุดในการสร้างภาพแตกต่างด้วยวิธีการวนซ้ำโดยใช้ข้อมูลจากทั้งสองภาพร่วมกัน เราได้ยืนยันประสิทธิภาพในการสร้างภาพแตกต่างที่ดีขึ้นด้วยวิธีใหม่นี้เมื่อเทียบกับวิธีดั้งเดิมโดยการศึกษาทั้งในหุ่นจำลองและในผู้ป่วย ในการศึกษาข้อมูลจากหุ่นจำลองเราเก็บข้อมูลภาพถ่ายแนวระนาบที่ไม่มีสัญญาณรบกวนจำนวน 2 ชุด ชุดแรกจากหุ่นจำลองของไทรอยด์ที่ทำขึ้นมาโดยการเติมด้วยสาร 99mTc และชุดที่สองจากลูกปัดที่ชุ่มไปด้วยสาร 99mTc เพื่อแทนต่อมพาราไทรอยด์และมีพื้นหลังเช่นเดียวกับหุ่นจำลองของไทรอยด์ จากนั้นนำข้อมูลภาพถ่ายแนวระนาบทั้งสองชุดมารวมกันเป็นภาพคอมบายด์และปรับจำนวนนับของภาพคอมบายด์และภาพไทรอยด์ให้มีค่าเท่ากับจำนวนนับของภาพถ่ายในคลินิกที่ได้จากคู่สารเภสัชรังสี จากนั้นเราใส่สัญญาณรบกวนแบบพัวซองเพื่อให้ได้ชุดภาพคอมบายด์และภาพไทรอยด์ที่มีสัญญาณรบกวนจำนวนอย่างละ 100 เรียลไลเซชัน เราใช้ทั้งวิธีการลบกันและวิธีการสร้างภาพร่วมเพื่อสร้างภาพแตกต่างและคำนวณหาค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของความชัดที่ตำแหน่งต่อมพาราไทรอยด์ในภาพแตกต่าง สำหรับการศึกษาในผู้ป่วยเราสร้างภาพแตกต่างด้วยทั้งสองวิธีจากข้อมูลผู้ป่วย 30 คนแล้วให้แพทย์อ่านผลเพื่อตรวจจับตำแหน่งของต่อมพาราไทรอยด์ ผลอ่านที่ได้ถูกนำมาสร้างกราฟเส้นโค้งอาร์โอซี จากการศึกษาในหุ่นจำลองเราพบว่าวิธีการสร้างภาพร่วมที่จำนวนรอบที่ 50 ให้ค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐานน้อยกว่าวิธีการลบกันอย่างมีนัยสำคัญ (p<0.05) จากผลของการศึกษาในผู้ป่วย เราพบว่าวิธีการสร้างภาพร่วมที่จำนวนรอบที่ 12 มีพื้นที่ใต้เส้นโค้งอาร์โอซีเทียบกันได้กับวิธีการลบกัน (0.6465 เทียบกับ 0.6362) ในคนไข้กลุ่ม A ซึ่งเป็นคนไข้ที่มีจำนวนต่อมที่ผิดปกติน้อยกว่าสามต่อม แต่ให้พื้นที่ใต้เส้นโค้งอาร์โอซีมากกว่าวิธีการลบกันในคนไข้กลุ่ม B ซึ่งเป็นคนไข้ที่มีจำนวนต่อมที่ผิดปกติอย่างน้อยสามต่อม (0.7205 เทียบกับ 0.6586) และเมื่อใช้ข้อมูลคนไข้ทั้งหมด (0.6957 เทียบกับ 0.6742) เมื่อพิจารณาที่ค่าความจำเพาะอย่างน้อย 0.8 ซึ่งเป็นค่าที่ใช้ในการหาตำแหน่งของต่อมพาราไทรอยด์ที่ผิดปกติ ในทางคลินิก วิธีการสร้างภาพร่วมให้ค่าความไวสูงกว่าวิธีการลบกันในทั้งสองกลุ่ม (0.1852 เทียบกับ 0.1111 และ 0.2647 เทียบกับ 0.1176 ในกลุ่ม A และ B ตามลำดับ)-
dc.description.abstractalternativeThe conventional nuclear medicine approach for preoperative parathyroid localization is the dual 99mTc-MIBI and 99mTcO−4 scintigraphy technique to obtain the differential image by subtracting images from the two scans; the former depicts both the thyroid and parathyroid glands (Combined image) while the latter depicts the thyroid only (Thyroid image). We developed a novel method based on Poisson noise modeling and maximum-likelihood estimation to generate the differential image in an iterative fashion using both planar images jointly. We demonstrated improved performance of our joint method as compared with the subtraction method in both phantom and patient studies. In the phantom study, we acquired two noise-free planar datasets using 99mTc on an in-house thyroid phantom and a “lesion” bead (representing a parathyroid gland) with the same attenuation background as the thyroid phantom. These two planar datasets were combined and scaled to mimic noise-free clinical dual-tracer datasets. One-hundred Poisson noise realizations were generated for each datasets. The mean and standard deviation (SD) of the lesion contrast in the differential images were computed for both the subtraction and the joint methods. We also applied both the subtraction and the joint methods to thirty parathyroid patient datasets and two subgroups, and performed a human observer study to obtain receiver operating characteristic (ROC) curves. The phantom results showed that the joint method at the 50th iteration yielded a significant SD reduction compared with the subtraction method (p<0.05). The patient results showed that the joint method at the 12th iteration yielded comparable area under the ROC curve (AUC) value with the subtraction method (0.6465 vs 0.6362) in Group A (20 patients with 0-2 lesions), but yielded higher AUC value (0.7205 vs 0.6586) in Group B (10 patients with 3-5 lesions) and for the whole datasets (0.6957 vs 0.6742). However, in a typical range of specificity (0.80 or higher), the joint method yielded higher sensitivity than the subtraction method in both subgroups (0.1852 vs 0.1111 in Group A; 0.2647 vs 0.1176 in Group B).-
dc.language.isoth-
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
dc.relation.urihttp://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2016.1082-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
dc.subjectต่อมพาราไทรอยด์ -- การบันทึกภาพด้วยรังสี-
dc.subjectรังสีวิทยาทางการแพทย์-
dc.subjectParathyroid glands -- Radiography, Medical-
dc.subjectMedical radiology-
dc.titleการตรวจหาตำแหน่งต่อมพาราไทรอยด์ก่อนการผ่าตัดด้วยวิธีการสร้างภาพแบบร่วม-
dc.title.alternativePreoperative parathyroid localization using joint planar imaging-
dc.typeThesis-
dc.degree.nameวิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต-
dc.degree.levelปริญญาโท-
dc.degree.disciplineวิศวกรรมอุตสาหการ-
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
dc.subject.keywordHYPERPARATHYROID-
dc.subject.keywordJOINT METHOD-
dc.subject.keywordEngineering-
dc.identifier.DOI10.58837/CHULA.THE.2016.1082-
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5870356021.pdf5.87 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.