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利用动态热成像进行皮肤癌的定量可视化与检测

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DOI:

10.3791/2679

2011年5月5日

本文内容

摘要

我们证明,具有增强代谢活性的恶性色素性病变会产生可量化的热量,通过测量皮肤在冷却刺激下的瞬态热响应,可在疾病早期阶段对黑色素瘤及其他皮肤癌(相对于非增殖性痣)进行定量鉴别。

摘要

2010年,仅美国就约有68,720例黑色素瘤被确诊,其中约8,650例导致死亡1。迄今为止,治疗黑色素瘤唯一有效的手段仍是手术切除,因此延长生存期的关键在于早期发现2,3。考虑到每年确诊患者数量庞大,且快速获得专科诊疗存在局限,开发用于辅助诊断的客观in vivo诊断仪器至关重要。目前,许多实验室正在探索检测皮肤癌的新技术,尤其是无创诊断工具。除手术方法外,数字摄影、皮肤镜、多光谱成像系统(MelaFind)、基于激光的系统(共聚焦扫描激光显微镜、激光多普勒血流成像、光学相干断层扫描)、超声、磁共振成像等技术也正在接受测试。每种技术都有其独特的优势与不足,其中许多技术在有效性与准确性之间,以及易用性和成本考量之间需要权衡。有关这些技术的详细信息及比较可在文献中找到4

红外(IR)成像已被证明是一种通过测量局部皮肤温度来诊断某些疾病体征的有效方法。大量证据表明,疾病或生理功能异常通常伴随着人体温度的变化,而这些变化又会影响皮肤温度5,6。关于人体及皮肤温度的准确数据,能够为产热和体温调节过程提供丰富的信息,特别是由疾病引起的偏离正常状态的情况。然而,由于几十年前对该技术的过早应用,当时温度测量精度和空间分辨率不足,且缺乏复杂的图像处理工具,红外成像在医学领域并未得到广泛认可7,8。这一状况在20世纪90年代末至21世纪初发生了巨大改变。随着红外仪器技术的进步、数字图像处理算法的实施以及动态红外成像的发展,科学家不仅能够分析皮肤的时空热分布特征,还能研究其时间维度上的热行为变化9,从而推动了该领域的重大突破。

在我们的研究中,我们探讨了红外成像结合理论与实验研究作为一项经济高效、无创、活体光学检测技术用于肿瘤检测的可行性,尤其侧重于黑色素瘤的筛查与早期发现10-13。在本研究中,我们展示了来自一项患者研究的数据,该研究选取了具有色素性皮损且临床指征需进行活检的患者进行成像。我们比较了健康组织与恶性组织之间热响应的差异,并将我们的数据与活检结果进行了对比。我们得出结论:黑色素瘤病灶增强的代谢活性可通过动态红外成像检测到。

方案

1. 设置

  1. 图1a展示了一个配备有红外相机、用于红外图像采集与存储的PC,以及连接到计算机的数据采集卡的温度受控检查室。
  2. 在患者研究过程中,通过连接至数据采集卡的热电偶监测室温与皮肤表面温度,并将测量数据存储于计算机中。

2. 图像采集

  1. 由于未施加冷却效应时病灶在热成像中无法被检测到,因此使用一个方形粘性标记来定位目标色素性病灶及其周围区域(图1b)。
  2. 我们使用数码相机(Canon PowerShot G11)拍摄色素性病灶及粘性标记窗的亮光图像(图1b)。
  3. 使用连接至数码相机的皮肤镜(DermLite Foto System)采集偏振光图像。
  4. 我们使用图1a、c所示的Merlin中波(3-5 μm)红外相机获取稳态红外图像。
  5. 对患者皮肤上包含病灶的区域以及直径50 mm的周围区域持续吹送冷空气一分钟。
  6. 一分钟后,停止冷却刺激,使皮肤在室温下复温3-4分钟(热恢复阶段)(图1c-d)。
  7. 在热恢复阶段期间,每2秒采集一次色素性病灶的红外图像(图1c-d)。
  8. 研究期间获取的所有红外图像(以及白光和偏振光图像)均使用Labview软件保存和存储。

3. 图像处理

  1. 使用专用的 Matlab 代码分析红外图像,以获得皮肤表面精确的瞬态温度分布。为此,我们引入了多个校准步骤和一个多模态图像分析系统。
  2. 首先,在白光图像上应用标志点检测算法,以定位粘贴标记物的角点。接着,我们在参考红外图像中识别出对应的点。
  3. 为了补偿患者身体或肢体的无意识移动,我们将这些点作为二次运动模型中的标志点,用于在恢复阶段对齐红外图像序列。
  4. 我们采用随机游走算法(random walker),这是一种交互式图像分割算法,用户可通过放置种子点在空间上引导分割过程,从而生成勾勒病变区域的掩膜图像。
  5. 一旦确定了病变的形状,我们便在每幅配准后的红外图像中识别出对应的区域。
  6. 我们在病变区域内及远离病变的区域分别随机选取点,代表病变组织和健康组织。
  7. 我们比较健康皮肤与病变区域的瞬态热响应。
  8. 我们整理一张表格,展示所有数据:在环境条件下以及冷却刺激后2秒采集的病变及其周围区域的数字图像、皮肤镜图像、彩色编码的红外图像,以及病变与健康组织的瞬态热响应。

4. 代表性结果:

皮肤光谱检测装置;病灶热成像分析;恢复过程与稳态数据;医学诊断。
图 1. a) 临床试验室内使用的红外成像系统 HRIS,b) 显示较大体表区域的色素性病灶群及用于成像的模板框架的照片,c) 该区域在环境温度下的参考红外图像,d) 冷却处理后同一区域的图像,e) 黑色素瘤病灶及其周围区域的放大图

计算机分析、光学测量、示意图的光谱学装置
图2. 配备热成像系统的检查室。

手臂上的低温治疗装置,包括气体罐和用于医学研究的冷却设备。
图3. 通过涡流管吹出的冷气流对病灶及其周围皮肤组织进行冷却。

讨论

结果表明,通过施加冷却刺激,我们增强了病灶与周围健康组织之间的温度差异。此外,由于患者在热成像过程中存在微小移动,我们必须应用运动追踪技术,以准确叠加图像,从而测量参考状态与热恢复期间温度分布之间的温度差异。若无运动追踪,我们将无法检测并量化恶性病灶与健康组织之间的温度差异。这些结果以及对精确运动追踪的需求,解释了研究人员过去在仅基于稳态信息使用红外成像诊断黑色素瘤时所面临的困难,并明确证明了动态热成像的优势。

需要注意的是,在识别小病灶时,红外相机的空间分辨率(红外焦平面阵列中的像素数量)至关重要。早期红外相机的空间分辨率和温度灵敏度均有限,这也是过去难以检测早期黑色素瘤的原因之一。我们的方法与之前取得中等成功程度的热成像尝试之间的关键区别在于,我们采用了一系列校准和图像处理步骤,使得该系统能够精确测量温度差异,此外还采用了依赖主动冷却的动态成像过程。

致谢

本研究由美国国家科学基金会资助,项目编号为0651981,以及通过约翰斯·霍普金斯大学癌症中心获得的亚历山大和玛格丽特·斯图尔特信托基金资助。作者谨此感谢Rhoda Alani博士在伦理审查委员会(IRB)和患者研究方面所做的贡献,同时也感谢Sewon Kang博士及其所在部门在患者研究期间提供的帮助与支持。

材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
Merlin MWIR 相机 FLIR Systems Inc.
Canon PowerShot G11 Canon, inc.
DermLite Foto 系统 DermLite
涡流管 Exair
气罐Airgas

参考文献

  1. Skin cancer foundation website [Internet]. , Skin Cancer Foundation. Available from: http://www.skincancer.org/Skin-Cancer-Facts (2010).
  2. Elder, D. Tumor progression, early diagnosis and prognosis of melanoma. Acta Oncol. 38, 535-547 (1999).
  3. Wartman, D., Weinstock, M. Are we overemphasizing sun avoidance in protection from melanoma. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 17, 469-470 (2008).
  4. Pirtini Cetingul, M. Using high resolution infrared imaging to detect melanoma and dysplastic nevi [dissertation]. , Johns Hopkins University. (2010).
  5. Jones, B. F. A reappraisal of the use of infrared thermal image analysis in medicine. IEEE Trans. Med. Imaging. 17, 1019-1027 (1998).
  6. Anbar, M. Clinical thermal imaging today-shifting from phenomenological thermography to pathophysiologically based thermal imaging. IEEE Eng. Med. Biol. Mag. 17, 25-33 (1998).
  7. Anbar, M., Gratt, B. M., Hong, D. Thermology and facial telethermography. Part I: history and technical review. Dentomaxillofacial Radiology. 27, 61-67 (1998).
  8. Jones, B. F., Plassmann, P. Digital infrared thermal imaging of human skin. IEEE Eng. Med. Bio. 21, 41-48 (2002).
  9. Qi, H., Diakides, N. A. Infrared imaging in Medicine. , CRC Press. (2007).
  10. Pirtini Cetingul, M., Herman, C. Identification of skin lesions from the transient thermal response using infrared imaging technique. IEEE 5th Int. Symp. on Biomedical Imaging: From Nano to Macro 1-4. , 1219-1222 (2008).
  11. Cetingul, P. irtini, M,, Herman, C. Quantification of the thermal signature of a melanoma lesion. Int. Journal of Thermal Science. 50, 421-431 (2011).
  12. Pirtini Cetingul, M., Herman, C. A heat transfer model of skin tissue for the detection of lesions: sensitivity analysis. Physics in Medicine and Biology. 55, 5933-5951 (2010).
  13. Pirtini Cetingul, M., Herman, C. Quantitative evaluation of skin lesions using transient thermal imaging. Proc. Int. Heat Transfer Conf. , (2010).

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皮肤癌检测红外成像黑色素瘤诊断热恢复表面温度测量运动校正图像处理色素性病变代谢活性