Akıllı Telefon Üzerinden Biyomedikal Optik Görüntüleme Uygulaması

Yıl 2018, Cilt: 8 Sayı: 1, 242 - 259, 01.01.2018

Hüseyin Özgür Kazancı

Öz

Bu çalışmada Android işletim sistemi ile çalışan akıllı cep telefonu için biyomedikal optik görüntüleme uygulaması yazılmış ve çalıştırılmıştır. Akıllı telefon uygulaması cep telefonunun flaş ışık yayan diyot - LED ışığını ve kamerasını kontrol etmektedir. Eş zamanlı olarak doku yüzeyine flaş LED ışığı tutulmakta ve doku içerisindeki seyahatlerini tamamlayıp doku yüzeyinden kaçan fotonların ışık şiddetleri aynı yüzeyde bulunan telefon kamerası ile görüntü verisi olarak alınmaktadır. Bu uygulama hazırlanırken Android Studio 2.3.1 program geliştirme platformu kullanılmıştır. Beyaz flaş LED ışığı 380 ile 800 nm dalga boyu bandı aralığına sahip olup sol kol doku yüzeyine gönderilmiştir. Akıllı telefonun beyaz flaş LED ışığı bu dalga boyu aralığında iki adet Gauss eğrisi içermektedir. Eğrilerden ilki daha dik yamaca sahiptir ve yaklaşık olarak 440 nm dalga boyunda tepe değerine sahiptir. Diğer eğri ise 560 nm dalga boyu civarında maksimum değere sahiptir. Bu dalga boyları görünür dalga boylarıdır. 380-800 nm dalga boyu aralığında olduğu için yakın kızıl ötesi YKÖ dalga boyuna da yakındır. Bu çalışmada Flaş LED ışık kaynağını çalıştıran ve eş zamanlı olarak detektör olarak kullanılan kamera ile fotoğraf görüntüsünün alınmasını kontrol eden bir Android Studio uygulaması yazılmış ve alınan görüntüler akıllı telefonun USB kablosu aracılığı ile bağlı olduğu ana PC bilgisayara aktarılmış, analiz edilmiş, işlenmiş ve yine ana bilgisayarda gerekli simülasyon ve analiz programları çalıştırılarak görüntü oluşturulmuştur. Aktarılan fotoğraf görüntüleri MatLABTM programı aracılığı ile analiz edilmiştir. PC bilgisayardaki NVIDIA GTX780 marka Grafik İşlemci Ünitesi GİÜ aracılığı ile fotondoku etkileşimleri için Monte Carlo MC simülasyonları çalıştırılmıştır. Microsoft Visual Studio 2013 C MSVSC programı GİÜ üzerinde erişim sağlayarak ANSI C dilinde yazılıp derlenmiş ve oluşturulmuş .exe uzantılı dosya aracılığı ile MC simülasyon kodları çalıştırıldı. Görüntü verileri MatLABTM programında, MC simülasyon çıktıları ağırlık matrisini oluşturacak şekilde kullanılıp ölçülen ışık verisinin de pertürbasyon verisini oluşturması sağlanarak matris bölümü yapıldı

Anahtar Kelimeler

Android Studio akıllı telefon uygulaması, Biyomedikal Optik Görüntüleme BOG, MatLABTM, Microsoft

Biomedical Optic Imaging Applications on Smart Phone

Öz

In this work, smart phone application for biomedical optic imaging methodology has been written and downloaded into Samsung Galaxy A8 smart cellular phone. Smart phone application is controlling cellular phone’s white Flash light emitting diode LED and acquiring the camera pictures simultaneously. In this work Android Studio program development platform has been used. Flash LED light illuminated to the left soft arm tissue. Flash LED has wide wavelength band spectrum which has from 380 to 800 nm. The smart phone white flash LED light has two different Gaussian curve between 380 and 800 nm wavelength. One summit is around 440 nm, the other one is in the 560 nm wavelength. These wavelengths are visible and close to near infrared NIR . Acquired image data were sent to PC via smart phone USB cable by smart phone Android based application. Image data were analyzed, GPU based Monte Carlo MC simulations were run which their executable .exe file was prepared, compiled and built in Microsoft Visual Studio C MSVSC code on NVIDIA graphic processor unit. Finally image was reconstructed according to correct tissue type with MatLABTM program.

Anahtar Kelimeler

Biomedical Optic Imaging BOI, Smart Phone Application, Android Studio, NVIDIA GPU Graphic Processing Unit, Monte Carlo MC simulations, Microsoft Visual Studio C MSVSC, MatLAB.

Kaynakça

• Arridge, SR. 2011. Methods in Diffuse Optical Imaging. Philosophical Transaction. Math. Phy. Eng. Sci., 369(1955):4558- 4576.
• Boyd, NF., Guo, H., Martin, LJ. 2007. Mammographic density and the risk and detection of breast cancer. N. Engl. J. Med., 356:227–236.
• Carney, PA., Miglioretti, DL., Yankaskas, BC. 2003. Individual and combined effects of age, breast density, and hormone replacement therapy use on the accuracy of screening mammography. Ann. Intern. Med., 138:168–175.
• Cheng, X., Boas, DA. 1998. Diffuse optical reflection tomography using continuous wave illumination. Opt. Exp., 3(3):118-123.
• Elmore, JG., Armstrong, K., Lehman, CD., Fletcher, SW. 2005. Screening for breast cancer. JAMA, 293:1245–1256.
• Feng, SC., Zeng, F., Chance, B. 1993. Monte Carlo simulations of photon migration path distributions in multiple scattering media. OE/LASE’93: Optics, Electro-Optics, & Laser Applications in Science& Engineering. International Society for Optics and Photonics.
• Gaudette, RJ., Brooks, DH., DiMarzio, CA., Kilmer, ME., Miller, EL., Gaudette, T, Boas, DA. 2000. A comparison study of linear reconstruction techniques for diffuse optical tomographic imaging of absorption coefficient. Phys. Med. Biol., 45(4):1051-1070.
• Gibson, AP., Hebden, JC., Arridge, SR. 2005. Recent advances in diffuse optical imaging. Phys. Med. Biol., 50:R1–R43.
• Irwig, L., Houssami, N., van Vliet, C. 2004. New technologies in screening for breast cancer: a systematic review of their accuracy. Br. J. Cancer, 90:2118–2122.
• Jacques, SL. 2013. Optical properties of biological tissues: a review. Phys. Med. Biol., 58(11): R37.
• Jacques, SL., Wang, L. 1995. Monte Carlo modeling of light transport in tissues. In: Welch, Ashley J., van Gemert, Martin, J.C. [Eds.], Optical-Thermal Response of Laser-Irradiated Tissue. Springer, pp. 73-100