Estudo Exploratório do Uso de Imagem Por Micro-Ondas para Deteção de Cáries Dentárias

A cárie dentária constitui um dos principais problemas de saúde pública devido à sua elevada prevalência e incidência mundial. A sua presença compromete uma boa saúde oral, reduzindo a qualidade de vida de indivíduos afetados. Na prática clínica, a inspeção visual e tátil, complementada por avaliação radiográfica, são habitualmente empregues na avaliação da cárie pela sua simplicidade e baixo custo. Contudo, esta abordagem é subjetiva e apresenta uma sensibilidade limitada, razão pela qual tecnologias de diagnóstico complementar têm sido alvo de investigação nas últimas décadas. Com este trabalho procurou-se estudar as propriedades dielétricas de dentes na gama de frequência das micro-ondas, cujo conhecimento é importante para averiguar a viabilidade de um dispositivo de deteção da cárie a funcionar nessa gama de frequências. Assim, o método da sonda coaxial de extremidade aberta foi empregue para a caracterização dielétrica de dentes ex vivo entre os 0,5 e 18 GHz. O desempenho da sonda foi avaliado, mostrando-se limitado pela qualidade de contacto com a superfície dentária e, assim, pela interferência do ar nas medições. Na tentativa de reduzir o erro introduzido pelo mau contacto, foi proposta uma abordagem baseada na estimativa de propriedades dielétricas a partir de propriedades adquiridas com aplicação de variados meios de acoplamento. O desempenho do método foi avaliado numericamente, observando-se uma redução do erro cometido durante a medição quando o espaço existente entre a sonda e o objeto em estudo era ocupado pelo meio em vez do ar. O método proposto foi aplicado para a estimativa da permitividade relativa de quatro amostras saudáveis. As medições conduzidas sobre a coroa dos dentes apontaram para uma permitividade relativa entre 10,0 e 11,0, enquanto as medições conduzidas sobre a raiz demonstraram que a permitividade relativa dessa região varia entre os 9,5 e 8,0, para a gama de frequências considerada.Dental cavities are a major public health problem due to their high prevalence and incidence worldwide. Their presence compromises good oral health and reduces the quality of life of affected individuals. In clinical practice, visual and tactile inspection, complemented by radiographic examination, are commonly employed in cavity evaluation due to their sim-plicity and low cost. However, this approach is subjective and presents limited sensitivity, so complementary diagnostic technologies have been studied in the last decades. In this work, an attempt was made to study the dielectric properties of teeth in the microwave range, whose better understanding is important to evaluate the feasibility of mi-crowave systems applied for caries detection. An open-ended coaxial probe measurement technique was employed to measure the dielectric properties of teeth ex vivo over the 0.5 - 18 GHz frequency range. The probe performance was evaluated and was shown to be limited by the quality of probe-sample contact and, thus, by air interference. To reduce the error introduced by poor contact, an approach based on the estimation of dielectric properties from acquisitions with various coupling media was proposed. The method performance was numerically evaluated, and an error reduction was observed when the space between the probe surface and the material under test was filled by a coupling medium instead of air. The proposed methodology was applied to estimate the relative permittivity of four healthy per-manent teeth. Measurements taken from tooth crowns indicated a relative permittivity be-tween 10.0 and 11.0, while measurements taken from tooth roots showed that the relative permittivity of this region varied between 8.0 and 9.5, in the considered frequency range

UWB radar for medical imaging

O Cancro da mama é dos cancros mais comuns na nossa sociedade, apresentando taxas de incidência e de mortalidade, significativamente, elevadas. Um diagnóstico precoce torna-se bastante importante, uma vez que aumenta em larga escala a taxa de sucesso do tratamento. Desta forma, as técnicas de diagnóstico desempenham um papel fundamental, para uma correta deteção e monitorização da evolução do tumor. As técnicas atuais de imagem médica, baseadas em Raio-X, Ultrassom e a Ressonância Magnética, apresentam algumas contrariedades, nomeadamente, o uso de radiações ionizantes ou o custo elevado associado a este tipo de exames. Estes aspetos negativos motivaram o desenvolvimento de novos métodos de diagnóstico que não apresentam as mesmas limitações que os métodos convencionais, surgindo assim tecnologia de imagem médica por microondas. Nesta dissertação, fez-se o projeto, simulação e medida de uma antena de banda larga do tipo monopolo, na gama de frequências de 2 GHz até 26 GHz. De seguida, foram realizadas experiências em ambiente laboratorial com recurso a um fantoma reproduzindo um cenário real. Implementaram-se três sistemas de medida distintos: inicialmente, um setup apenas com uma antena. Posteriormente, um sistema de medida com duas antenas e, finalmente, um sistema de medida que apresentava na sua constituição quatro antenas. A partir dos três sistemas de medida implementados, mediram-se e analisaram-se os coeficiente de reflexão e de transmissão, com o intuito de diferenciar as três amostras (saudável, benigna e maligna). Uma vez que os sinais obtidos, no domínio da frequência, não possibilitaram a distinção entre as três amostras, foi realizada uma análise temporal, recorrendo à técnica Time Domain Reflectometry (TDR), implementada em MATLAB, sendo possível distinguir as três amostras. Além disto, quando o posicionamento das amostras relativamente à antena emissora era alterado, verificou-se, através do coeficiente de reflexão em cada posição da amostra, que a energia que chega à antena é superior na posição mais próxima da antena emissora do que na posição mais afastada. Finalmente, é possível constatar que um aumento do número de antenas no sistema permite uma melhor localização do tumor na mama, uma vez que o número de sinais recolhidos é superior no sistema com quatro antenas.Breast cancer is one of the most common cancers in our society, with significantly higher incidence and mortality rates. An early diagnosis becomes very important as it increases the success rate of the treatment on a large scale. In this way the diagnostic techniques play a fundamental role for a correct detection and monitoring tumor evolution. Current medical imaging techniques, such as X-ray, Ultrasound and Magnetic Resonance, present some adversities, in particular, the use of harmful radiation to the patient or high cost associated with medical examinations. These limitations promoted the development of new diagnostic methods that do not present the same limitations as conventional methods, emerged thus of medical imaging by microwave. In this dissertation, a monopole antenna Ultra wide band (UWB), in the frequency range of 2 GHz up to 26 GHz, proceeding to its constructed, simulation, and, later measured their characteristics. Then, experiences in a laboratory environment with a phantom simulating real scenario. Three different measurement systems were implemented: firstly a setup with only one antenna, then a measurement system with two antennas and, finally, a measurement system that presented in its four antennas. Since the signals obtained in the frequency domain did not allow the distinction between the three samples, a temporal analysis was performed using the TDR, implemented in MATLAB, and it was possible to distinguish the three samples. In addition, when the positioning of the samples relative to the transmitting antenna was changed, it was verified, through the reflection coefficient at each sample position, that the energy arriving at the antenna is higher at the position closest to the transmitting antenna than at the position further away. Finally, it is possible to observe that an increase in the number of antennas in the system allows a better location of the tumor in the breast, since the number of collected signals is higher in the system with four antennas.Mestrado em Engenharia Eletrónica e Telecomunicaçõe

Reconstruction of Microwave Imaging using Machine Learning

Tese de mestrado, Engenharia Biomédica e Biofísica, 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasBreast cancer is the most diagnosed cancer in women. The gold standard technique for mass screening is X-ray mammography, which requires the use of ionising radiation. Mammography has a high false positive rate for women under 50, since the technique is highly sensitive to breast density. Magnetic Resonance Imaging (MRI), Positron Emission Tomography (PET) and Ultrasound Imaging (US) have been suggested as complementary imaging tools to lessen the false positive results; however present some disadvantages. The potential of using microwave signals for breast cancer detection and monitoring has been studied for over 20 years. Microwave Breast Imaging (MBI) is a low-cost, non-invasive and non-ionising technique. The reflected microwave signals are transformed into an image via beamforming algorithms. These images have limited resolution, which may result in a considerable high rate of false positives and false negatives. In this dissertation, a complementary method of image reconstruction using Machine Learning (ML) models to predict the healthy or tumorous nature of breast is proposed. To study the potential of the proposed method, microwave signals were collected with a monostatic radar-based microwave system. The signal was acquired from three breast phantoms: one mimicking a homogeneous breast and two mimicking heterogeneous breasts. The phantoms had a cavity to introduce a plug, which included types of tumour models in terms of malignancies. From the signals, portions with and without tumour signature were extracted to train classification models. The most robust models were used to reconstruct a binary image of the breast with values of “hit” for tumorous focal points, and values of “miss” for healthy focal points. Eventually, the reconstructed images resulting from the proposed method were compared with the images obtained using the traditional beamforming method, DAS. Overall, the results obtained with the method ML-based were satisfactory, since for most phantoms the regions classified as tumour, indeed corresponded to the real position of the tumour

Modelling the head and neck region for microwave imaging of cervical lymph nodes

Tese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Radiações em Diagnóstico e Terapia), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020O termo “cancro da cabeça e pescoço” refere-se a um qualquer tipo de cancro com início nas células epiteliais das cavidades oral e nasal, seios perinasais, glândulas salivares, faringe e laringe. Estes tumores malignos apresentaram, em 2018, uma incidência mundial de cerca de 887.659 novos casos e taxa de mortalidade superior a 51%. Aproximadamente 80% dos novos casos diagnosticados nesse ano revelaram a proliferação de células cancerígenas dos tumores para outras regiões do corpo através dos vasos sanguíneos e linfáticos das redondezas. De forma a determinar o estado de desenvolvimento do cancro e as terapias a serem seguidas, é fundamental a avaliação dos primeiros gânglios linfáticos que recebem a drenagem do tumor primário – os gânglios sentinela – e que, por isso, apresentam maior probabilidade de se tornarem os primeiros alvos das células tumorais. Gânglios sentinela saudáveis implicam uma menor probabilidade de surgirem metástases, isto é, novos focos tumorais decorrentes da disseminação do cancro para outros órgãos. O procedimento standard que permite o diagnóstico dos gânglios linfáticos cervicais, gânglios que se encontram na região da cabeça e pescoço, e o estadiamento do cancro consiste na remoção cirúrgica destes gânglios e subsequente histopatologia. Para além de ser um procedimento invasivo, a excisão cirúrgica dos gânglios linfáticos representa perigos tanto para a saúde mental e física dos pacientes, como para a sua qualidade de vida. Dores, aparência física deformada (devido a cicatrizes), perda da fala ou da capacidade de deglutição são algumas das repercussões que poderão advir da remoção de gânglios linfáticos da região da cabeça e pescoço. Adicionalmente, o risco de infeção e linfedema – acumulação de linfa nos tecidos intersticiais – aumenta significativamente com a remoção de uma grande quantidade de gânglios linfáticos saudáveis. Também os encargos para os sistemas de saúde são elevados devido à necessidade de monitorização destes pacientes e subsequentes terapias e cuidados associados à morbilidade, como é o caso da drenagem linfática manual e da fisioterapia. O desenvolvimento de novas tecnologias de imagem da cabeça e pescoço requer o uso de modelos realistas que simulem o comportamento e propriedades dos tecidos biológicos. A imagem médica por micro-ondas é uma técnica promissora e não invasiva que utiliza radiação não ionizante, isto é, sinais com frequências na gama das micro-ondas cujo comportamento depende do contraste dielétrico entre os diferentes tecidos atravessados, pelo que é possível identificar regiões ou estruturas de interesse e, consequentemente, complementar o diagnóstico. No entanto, devido às suas características, este tipo de modalidade apenas poderá ser utilizado para a avaliação de regiões anatómicas pouco profundas. Estudos indicam que os gânglios linfáticos com células tumorais possuem propriedades dielétricas distintas dos gânglios linfáticos saudáveis. Por esta razão e juntamente pelo facto da sua localização pouco profunda, consideramos que os gânglios linfáticos da região da cabeça e pescoço constituem um excelente candidato para a utilização de imagem médica por radar na frequência das micro-ondas como ferramenta de diagnóstico. Até à data, não foram efetuados estudos de desenvolvimento de modelos da região da cabeça e pescoço focados em representar realisticamente os gânglios linfáticos cervicais. Por este motivo, este projeto consistiu no desenvolvimento de dois geradores de fantomas tridimensionais da região da cabeça e pescoço – um gerador de fantomas numéricos simples (gerador I) e um gerador de fantomas numéricos mais complexos e anatomicamente realistas, que foi derivado de imagens de ressonância magnética e que inclui as propriedades dielétricas realistas dos tecidos biológicos (gerador II). Ambos os geradores permitem obter fantomas com diferentes níveis de complexidade e assim acompanhar diferentes fases no processo de desenvolvimento de equipamentos médicos de imagiologia por micro-ondas. Todos os fantomas gerados, e principalmente os fantomas anatomicamente realistas, poderão ser mais tarde impressos a três dimensões. O processo de construção do gerador I compreendeu a modelação da região da cabeça e pescoço em concordância com a anatomia humana e distribuição dos principais tecidos, e a criação de uma interface para a personalização dos modelos (por exemplo, a inclusão ou remoção de alguns tecidos é dependente do propósito para o qual cada modelo é gerado). O estudo minucioso desta região levou à inclusão de tecidos ósseos, musculares e adiposos, pele e gânglios linfáticos nos modelos. Apesar destes fantomas serem bastante simples, são essenciais para o início do processo de desenvolvimento de dispositivos de imagem médica por micro-ondas dedicados ao diagnóstico dos gânglios linfáticos cervicais. O processo de construção do gerador II foi fracionado em 3 grandes etapas devido ao seu elevado grau de complexidade. A primeira etapa consistiu na criação de uma pipeline que permitiu o processamento das imagens de ressonância magnética. Esta pipeline incluiu: a normalização dos dados, a subtração do background com recurso a máscaras binárias manualmente construídas, o tratamento das imagens através do uso de filtros lineares (como por exemplo, filtros passa-baixo ideal, Gaussiano e Butterworth) e não-lineares (por exemplo, o filtro mediana), e o uso de algoritmos não supervisionados de machine learning para a segmentação dos vários tecidos biológicos presentes na região cervical, tais como o K-means, Agglomerative Hierarchical Clustering, DBSCAN e BIRCH. Visto que cada algoritmo não supervisionado de machine learning anteriormente referido requer diferentes hiperparâmetros, é necessário proceder a um estudo pormenorizado que permita a compreensão do modo de funcionamento de cada algoritmo individualmente e a sua interação / performance com o tipo de dados tratados neste projeto (isto é, dados de exames de ressonâncias magnéticas) com vista a escolher empiricamente o leque de valores de cada hiperparâmetro que deve ser considerado, e ainda as combinações que devem ser testadas. Após esta fase, segue-se a avaliação da combinação de hiperparâmetros que resulta na melhor segmentação das estruturas anatómicas. Para esta avaliação são consideradas duas metodologias que foram combinadas: a utilização de métricas que permitam avaliar a qualidade do clustering (como por exemplo, o Silhoeutte Coefficient, o índice de Davies-Bouldin e o índice de Calinski-Harabasz) e ainda a inspeção visual. A segunda etapa foi dedicada à introdução manual de algumas estruturas, como a pele e os gânglios linfáticos, que não foram segmentadas pelos algoritmos de machine learning devido à sua fina espessura e pequena dimensão, respetivamente. Finalmente, a última etapa consistiu na atribuição das propriedades dielétricas, para uma frequência pré-definida, aos tecidos biológicos através do Modelo de Cole-Cole de quatro pólos. Tal como no gerador I, foi criada uma interface que permitiu ao utilizador decidir que características pretende incluir no fantoma, tais como: os tecidos a incluir (tecido adiposo, tecido muscular, pele e / ou gânglios linfáticos), relativamente aos gânglios linfáticos o utilizador poderá ainda determinar o seu número, dimensões, localização em níveis e estado clínico (saudável ou metastizado) e finalmente, o valor de frequência para o qual pretende obter as propriedades dielétricas (permitividade relativa e condutividade) de cada tecido biológico. Este projeto resultou no desenvolvimento de um gerador de modelos realistas da região da cabeça e pescoço com foco nos gânglios linfáticos cervicais, que permite a inserção de tecidos biológicos, tais como o tecidos muscular e adiposo, pele e gânglios linfáticos e aos quais atribui as propriedades dielétricas para uma determinada frequência na gama de micro-ondas. Estes modelos computacionais resultantes do gerador II, e que poderão ser mais tarde impressos em 3D, podem vir a ter grande impacto no processo de desenvolvimento de dispositivos médicos de imagem por micro-ondas que visam diagnosticar gânglios linfáticos cervicais, e consequentemente, contribuir para um processo não invasivo de estadiamento do cancro da cabeça e pescoço.Head and neck cancer is a broad term referring to any epithelial malignancies arising in the paranasal sinuses, nasal and oral cavities, salivary glands, pharynx, and larynx. In 2018, approximately 80% of the newly diagnosed head and neck cancer cases resulted in tumour cells spreading to neighbouring lymph and blood vessels. In order to determine cancer staging and decide which follow-up exams and therapy to follow, physicians excise and assess the Lymph Nodes (LNs) closest to the primary site of the head and neck tumour – the sentinel nodes – which are the ones with highest probability of being targeted by cancer cells. The standard procedure to diagnose the Cervical Lymph Nodes (CLNs), i.e. lymph nodes within the head and neck region, and determine the cancer staging frequently involves their surgical removal and subsequent histopathology. Besides being invasive, the removal of the lymph nodes also has negative impact on patients’ quality of life, it can be health threatening, and it is costly to healthcare systems due to the patients’ needs for follow-up treatments/cares. Anatomically realistic phantoms are required to develop novel technologies tailored to image head and neck regions. Medical MicroWave Imaging (MWI) is a promising non-invasive approach which uses non-ionizing radiation to screen shallow body regions, therefore cervical lymph nodes are excellent candidates to this imaging modality. In this project, a three-dimensional (3D) numerical phantom generator (generator I) and a Magnetic Resonance Imaging (MRI)-derived anthropomorphic phantom generator (generator II) of the head and neck region were developed to create phantoms with different levels of complexity and realism, which can be later 3D printed to test medical MWI devices. The process of designing the numerical phantom generator included the modelling of the head and neck regions according to their anatomy and the distribution of their main tissues, and the creation of an interface which allowed the users to personalise the model (e.g. include or remove certain tissues, depending on the purpose of each generated model). To build the anthropomorphic phantom generator, the modelling process included the creation of a pipeline of data processing steps to be applied to MRIs of the head and neck, followed by the development of algorithms to introduce additional tissues to the models, such as skin and lymph nodes, and finally, the assignment of the dielectric properties to the biological tissues. Similarly, this generator allowed users to decide the features they wish to include in the phantoms. This project resulted in the creation of a generator of 3D anatomically realistic head and neck phantoms which allows the inclusion of biological tissues such as skin, muscle tissue, adipose tissue, and LNs, and assigns state-of-the-art dielectric properties to the tissues. These phantoms may have a great impact in the development process of MWI devices aimed at screening and diagnosing CLNs, and consequently, contribute to a non-invasive staging of the head and neck cancer

Microwave Imaging to Improve Breast Cancer Diagnosis

Breast cancer is the most prevalent type of cancer worldwide. The correct diagnosis of Axillary Lymph Nodes (ALNs) is important for an accurate staging of breast cancer. The performance of current imaging modalities for both breast cancer detection and staging is still unsatisfactory. Microwave Imaging (MWI) has been studied to aid breast cancer diagnosis. This thesis addresses several novel aspects of the development of air-operated MWI systems for both breast cancer detection and staging. Firstly, refraction effects in air-operated setups are evaluated to understand whether refraction calculation should be included in image reconstruction algorithms. Then, the research completed towards the development of a MWI system to detect the ALNs is presented. Anthropomorphic numerical phantoms of the axillary region are created, and the dielectric properties of ALNs are estimated from Magnetic Resonance Imaging exams. The first pre-clinical MWI setup tailored to detect ALNs is numerically and experimentally tested. To complement MWI results, the feasibility of using machine learning algorithms to classify healthy and metastasised ALNs using microwave signals is analysed. Finally, an additional study towards breast cancer detection is presented by proposing a prototype which uses a focal system to focus the energy into the breast and decrease the coupling between antennas. The results show refraction calculation may be neglected in low to moderate permittivity media. Moreover, MWI has the potential as an imaging technique to assess ALN diagnosis as estimation of dielectric properties indicate there is sufficient contrast between healthy and metastasised ALNs, and the imaging results obtained in this thesis are promising for ALN detection. The performance of classification models shows these models may potentially give complementary information to imaging results. The proposed breast imaging prototype also shows promising results for breast cancer detection

Electromagnetic device for axillary Lymph Node diagnosis

The diagnosis of axillary lymph nodes (ALNs) is fundamental to determine breast cancer staging before making therapeutical decisions. Non-invasive medical imaging techniques are often used to diagnose ALNs, but they lack sensitivity and specificity. This thesis aims to contribute to the development of microwave imaging (MWI) prototype system to detect and diagnose ALNs. The dielectric properties of freshly excised animal lymph nodes (LNs) and human ALNs are measured (0.5-8.5GHz) with the Open-Ended Coaxial-Probe technique. The results show that the relative permittivity of healthy ALNs ranges between 30 and 50 at 4.5GHz, which contrasts well with the surrounding fat tissue, potentially enabling ALN detection with MWI. Additionally, the effects of freezing and defrosting of biological tissue dielectric properties are studied, which is motivated by the possibility of measuring previously frozen and defrosted LNs. The results suggest that measuring defrosted tissues does not affect the estimation of their dielectric properties by more than 9% at 4.5GHz, paving the way to measure previously frozen LN. The measured ALN dielectric properties are used to develop an anatomically realistic axillary phantom. The phantom derives from the segmentation of a thoracic computed-tomography scan, and it is made of polymeric containers filled with appropriate tissue mimicking liquids, representing fat and muscle. Finally, ALN microwave tomography is tested (0.5-2.5GHz) on the developed anthropomorphic phantom, using the distorted Born iterative method. The numerical results show that: (i) prior knowledge on the position of muscle tissue is fundamental for ALN detection; (ii) performing two-step measurements, with the antenna set in two different angular positions, can increase the amount of retrievable information, and enhance imaging results. Regarding experimental results, the proposed system can detect an ALN in different positions in the axillary region, which motivates further studies on ALN MWI

Deteção do cancro da mama por MWI

Dissertação para obtenção do grau de mestre em Engenharia Electrónica e TelecomunicaçõesA deteção do cancro de mama por micro-ondas é uma técnica bastante recente, sendo baseada na diferença das propriedades dielétricas entre os tecidos saudáveis e os tecidos malignos. Embora esta técnica apresente bastantes vantagens em relação a outras técnicas convencionais, ainda apresenta algumas limitações. Assim, esta dissertação tem como objetivo contribuir para o desenvolvimento da técnica de imagem médica por micro-ondas. Foram implementados quatro algoritmos diferentes de processamento de sinal que permitem remover os artefactos indesejados nos sinais de um sistema de imagem médica baseado em microondas. O artefacto mais conhecido e o mais crítico de todos é a reflexão ocorrida na superfície da pele, que pode ser de várias ordens de magnitude superior à reflexão ocorrida no tumor. Para além disso, são implementados dois algoritmos de formação de imagem médica baseados em métodos de beamforming. Por fim, para testar o correto funcionamento de cada um dos algoritmos e analisar o seu desempenho, de forma a que possa ser feita uma comparação entre cada um dos algoritmos, é utilizada uma variedade de phantoms numéricos, baseados em modelos FDTD (Finite Difference Time Domain) anatomicamente realistas. Os resultados permitiram concluir que para alguns algoritmos o artefacto é removido com sucesso, sendo que, em qualquer um dos cenários simulados foi possível detetar o tumor com sucesso. No entanto, verificou-se a existência de um desvio de alguns milímetros da sua localização real, o que indica que ainda existem alguns desafios a superar no âmbito da formação da imagem médica por micro-ondas.The detection of breast cancer by microwave imaging is a fairly recent technique, based on the difference in dielectric properties between healthy tissues and malignant tissues. Although this technique has many advantages over other conventional techniques, it still has some limitations. Thus, this dissertation aims to contribute to the development of microwave imaging technique. Four different signal processing algorithms have been implemented that allow the removal of unwanted artifacts from the signals of a microwave-based medical imaging system. The best-known and most critical artifact is the reflection on the surface of the skin, which can be of several orders of magnitude higher than the reflection occurred in the tumor. In addition, two medical imaging algorithms are implemented based on beamforming techniques. Finally, to test the correct functioning of each of the algorithms and to analyze their performance, so that a comparison can be made between each of the algorithms implemented, a variety of numerical breast phantoms are used in anatomically realistic FDTD (Finite Difference Time Domain) models. The results allowed to conclude that for some algorithms the artifact is successfully removed, and in any of the simulated scenarios it was possible to detect the tumor successfully. However, there has been a deviation of some millimeters from its actual location, which indicates that there are still some challenges to overcome in microwave imaging techniques.N/

Desenvolvimento de modelos numéricos da zona axilar a utilizar em imagem por micro-ondas como complemento ao diagnóstico do cancro da mama

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013Com os dados estatísticos publicados, é notório que o cancro da mama afeta cada vez mais as mulheres e uma deteção precoce e uma intervenção médica oportuna são fatores-chave que podem ajudar a aumentar a taxa de sobrevivência e a qualidade de vida dos pacientes que sofrem deste tipo de doença. Desta forma, ao longo dos últimos anos a imagiologia por micro-ondas tem-se apresentado como uma técnica de imagem com grande potencial no campo de diagnóstico na Medicina, em especial no cancro da mama. Esta técnica caracteriza-se por não utilizar radiação ionizante, ser não invasiva, ser de baixo custo e de utilizar níveis de energia muito baixos. O principal objetivo deste projeto é a construção de um fantôma numérico para a região axilar, que capte a estrutura anatómica heterogénea dessa região e que explore as diferenças das propriedades dielétricas entre os vários tecidos na axila. Em concreto, pretende-se segmentar (através da utilização do algoritmo semi-automático K-means) e identificar os gânglios sentinela, os quais são gânglios linfáticos axilares onde, aproximadamente, 80% das células tumorais metastizam-se através das vias linfáticas e sanguíneas do organismo. Neste contexto, foram utilizadas imagens de Tomografia Computorizada (do inglês, Computed Tomography, CT) e de Ressonância Magnética (do inglês, Magnetic Resonance Imaging, MRI) para criar fantômas numéricos para representar da forma mais aproximada e real um modelo numérico da estrutura anatómica heterogénea da região axilar, com especial enfase na identificação dos gânglios linfáticos axilares. Numa abordagem futura, a criação dos fantômas numéricos visam a utilização de um sistema de radar de Banda Ultra-Larga (do inglês, Ultra WideBand, UWB) nas frequências de micro-ondas devido às propriedades dielétricas dos diferentes tecidos segmentados para uma possível identificação e localização de potenciais tumores na axila.With the published statistics data, it is apparent that breast cancer affects women more and more, and so an early detection and timely medical intervention are key factors that can help to increase the survival rate and improve the quality of life of patients, who suffer from this kind of disease. Over the past few years, microwave imaging has been studied as an imaging technique with high potential to develop a complementary staging tool for breast cancer diagnosis and treatment. Microwave imaging uses non-ionizing radiation, it a noninvasive technique, it is low cost and uses low energy levels. The main goal of this work is the construction of a numerical phantom for the axillary region, which captures the anatomic heterogeneous structure and explores the differences of dielectric properties between the constituent tissues of the underarm region. Specifically, it is intended to segment (using a semi-automatic algorithm which uses the data clustering method: K-means) and identify the sentinel node, since about 80% cancer cells metastasize through lymphatic and blood vessels to axillary lymph nodes. In this context, Computed Tomography (CT) and Magnetic Resonance Imaging (MRI) exams were used in order to create numerical phantoms of the underarm region to represent anatomically realistic phantoms of axilla, with special emphasis in the identification of axillary lymph nodes. In future work, the numerical phantoms will be used in simulation studies using an Ultra-Wide Band (UWB) Radar System at microwave frequencies, and potential tumours in the axilla will be identified and located due to different dielectric properties attributed to the different segmented tissues