Quantitative Visualisierung und Erkennung von Hautkrebs mit Dynamic Thermal Imaging
5. Mai 2011
Wir haben gezeigt, dass maligne pigmentierte Läsionen mit erhöhter Stoffwechselaktivität erzeugen quantifizierbare Mengen an Wärme und die Messung der transienten thermischen Reaktion der Haut zu einer Abkühlung Anregung ermöglicht quantitative Identifizierung von Melanomen und anderen Hauttumoren (vs. nicht-proliferative Nävi) in einem frühen Stadium der Erkrankung.
Ziel dieses Verfahrens ist es, Melanome oder andere Arten von Hautkrebs nicht-invasiv mit Hilfe der dynamischen Infrarot-Bildgebung zu diagnostizieren. Beginnen Sie mit der Aufnahme eines Weißlichtfotos der Läsion und des umgebenden gesunden Gewebes, gefolgt von einem Referenzinfrarotbild derselben Hautregion. Als nächstes kühlen Sie die Läsion und die umgebende Haut ab.
Entfernen Sie dann die Abkühlspannung und nehmen Sie einen Infrarotfilm des Aufwärmprozesses auf, der als thermische Rückgewinnung bezeichnet wird. Führen Sie schließlich die Datenanalyse und Bildverarbeitung des aufgenommenen Weißlichts und der Infrarotbilder durch, um die Temperatur der Haut als Funktion der Zeit während des thermischen Erholungsprozesses zu messen, vergleichen Sie die Hauttemperatur am Ort der Läsion und weit entfernt von der Läsion, um Unterschiede in der thermischen Reaktion als Hinweis auf eine erhöhte Stoffwechselaktivität zu bewerten, die mit Hautkrebs in Verbindung gebracht werden kann. Letztendlich können Ergebnisse erzielt werden, die eine Wärmeentwicklung durch dynamische Wärmebildgebung zeigen.
Die dynamische Infrarotbildgebung ist eine nicht-invasive objektive und quantitative Methode, die die Erkennung von Melanomen in einem frühen Stadium der Erkrankung ermöglicht. Diese Methode kann helfen, wichtige Fragen auf diesem Gebiet zu beantworten, z. B. ob I pick man signal läsionen metabolisch aktiv ist und das Ausmaß der metabolischen Aktivität in Kombination mit einer erhöhten Blutversorgung misst. Dies kann mit dem Krebsstaging in Verbindung gebracht werden.
Diese Methode bringt eine gewisse Komplexität bei der Erfassung genauer Oberflächentemperaturdaten mit Infrarot-Bildgebungsverfahren mit sich und kompensiert unwillkürliche Bewegungen des Motivs während des Bildgebungsprozesses. Also werden Dr.Mcg Miguel Perini, ein Postdoc aus meinem Labor, und ich nun das Verfahren demonstrieren: Organisieren Sie einen temperaturgesteuerten Untersuchungsraum, der mit einer Infrarotkamera und einem PC für die Infrarotbildaufnahme und -speicherung ausgestattet ist, sowie einer Datenerfassungskarte, die an einen Computer angeschlossen ist. Um die Raum- und Hautoberflächentemperaturen zu überwachen, befestigen Sie Thermoelemente während der Patientenstudie an einer Datenerfassungskarte und speichern Sie die Messdaten auf einem Computer.
Da die Läsionserkennung im Wärmebild einen Kühleffekt erfordert, verwenden Sie einen quadratischen Klebemarker, um die gewünschte pigmentierte Läsion und ihre Umgebung mit der Digitalkamera zu lokalisieren. Nehmen Sie ein helles Lichtbild der pigmentierten Läsion und des Klebefensters auf. Schließen Sie dann ein Dermatoskop an eine Digitalkamera an und nehmen Sie Oskopiebilder auf.
Die Lab-View-Software erfasst und speichert alle Infrarotbilder mit der Lab-View-Software. Nehmen Sie ein stationäres Infrarotbild mit einer Merlin Midway-Infrarotkamera auf. Fahren Sie fort, einen kalten Luftstrom auf den Bereich der Haut des Patienten anzuwenden, der die Läsion enthält, sowie auf einen Durchmesser von 50 Millimetern des umgebenden Bereichs.
Entfernen Sie nach einer Minute die Kühlspannung, damit sich die Haut drei bis vier Minuten lang bei Raumtemperatur erwärmen kann. Während dieser thermischen Erholungsphase sollten Sie alle zwei Sekunden Infrarotbilder der pigmentierten Läsion aufnehmen, um genaue transiente Temperaturverteilungen auf der Hautoberfläche zu erhalten. Analysieren Sie die IR-Bilder mit einem für diesen Zweck angepassten MATLAB-Code, einschließlich mehrerer Kalibrierungsschritte und eines multimodalen Bildanalysesystems.
Beginnen Sie mit der Anwendung eines Algorithmus zur Erkennung von Landmarken auf das helle Lichtbild, um die Ecken des Klebemarkers zu lokalisieren. Identifizieren Sie als Nächstes die entsprechenden Punkte im IR-Referenzbild, kompensieren Sie unwillkürliche Körper- oder Gliedmaßenbewegungen des Patienten, indem Sie diese Punkte als Orientierungspunkte in einem quadratischen Bewegungsmodell verwenden, um die IR-Bildsequenz während der Erholungsphase auszurichten. Verwenden Sie als Nächstes den Random Walker, um die Segmentierung räumlich zu steuern, indem Sie Seed-Punkte platzieren, um ein Maskenbild zu erstellen, das die Läsion abgrenzt.
Sobald die Form der Läsion bestimmt ist, identifizieren Sie die entsprechende Region in jedem der registrierten IR-Bilder. Wählen Sie zufällige Punkte innerhalb der Läsion und außerhalb der Läsion aus, die die Läsion bzw. das gesunde Gewebe darstellen. Vergleichen Sie dann die transienten thermischen Reaktionen beider Standorte.
Bereiten Sie schließlich eine Tabelle vor, die alle farbcodierten IR-Bilder der digitalen Oskopie der Läsion und des umgebenden Bereichs enthält, die unter Umgebungsbedingungen und zwei Sekunden nach der kühlenden Anregung aufgenommen wurden, sowie die transienten thermischen Reaktionen der Läsion und des entsprechenden gesunden Gewebes. In einer Patientenstudie, in der Patienten, die eine pigmentierte Läsion mit klinischer Indikation für eine Biopsie besitzen, für die Bildgebung ausgewählt werden, kann die erhöhte metabolische Aktivität der Melanomläsion durch dynamische Infrarotbildgebung nachgewiesen werden. Sobald die Daten aus der Studie des Patienten gesammelt wurden, wird eine präzise thermische Reaktionskurve mit Bewegungskorrektur erhalten.
Es gibt keinen Temperaturunterschied zwischen der gutartigen pigmentierten Läsion und dem gesunden Hautgewebe im Infrarotbild oder während der thermischen Wiederherstellung. Einen besonderen Vorteil erweist sich die Wärmebildgebung bei bösartigen Hautläsionen, die auf den Infrarotbildern basieren. Während der thermischen Wiederherstellung wird ein signifikanter Temperatur- und Farbunterschied beobachtet, nur an der Stelle, an der sich die Melanomläsion im Infrarotbild befindet.
Sobald diese Technik vollständig optimiert und automatisiert ist, kann sie in zwei bis drei Minuten durchgeführt werden, wenn sie richtig ausgeführt wird. Dieses bildgebende Verfahren ist unbedenklich. Es gibt keine Gefahren, was in der klinischen Diagnostik unerlässlich ist.
Während Sie an diesem Verfahren teilnehmen, ist es wichtig, daran zu denken, dass das Subjekt nach diesem Verfahren so bewegungslos wie möglich bleiben muss. Andere Methoden wie die Biopsie können durchgeführt werden, um zusätzliche Fragen wie das Staging und den Penetrationsgrad des Krebses und der zweiten Läsion zu beantworten.
Überblick
Diese Studie demonstriert eine nicht-invasive Methode zur Diagnose von Melanom und anderen Hautkrebsarten mittels dynamischer Infrarotbildgebung. Durch die Messung der thermischen Reaktion von Hautläsionen auf Abkühlung können Forscher maligne Läsionen anhand ihrer metabolischen Aktivität identifizieren.
Wichtige Studienkomponenten
Wissenschaftsbereich
- Onkologie
- Dermatologie
- Medizinische Bildgebung
Hintergrund
- Melanom ist eine schwere Form von Hautkrebs, die eine frühzeitige Erkennung erfordert.
- Traditionelle Diagnosemethoden können invasiv sein und liefern möglicherweise keine sofortigen Ergebnisse.
- Dynamische Infrarotbildgebung bietet eine nicht-invasive Alternative zur Beurteilung von Hautläsionen.
- Erhöhte metabolische Aktivität in malignen Läsionen kann durch Wärmebildgebung quantifiziert werden.
Zweck der Studie
- Eine Methode zur Früherkennung von Melanom mittels Wärmebildgebung entwickeln.
- Die metabolische Aktivität von Hautläsionen durch transiente thermische Reaktionen bewerten.
- Ein nicht-invasives Diagnosewerkzeug bereitstellen, das in klinischen Umgebungen eingesetzt werden kann.
Verwendete Methoden
- Aufnahme von Weißlicht- und Infrarotbildern von Hautläsionen.
- Anwendung von Kühlung auf die Läsion und Aufzeichnung des thermischen Erholungsprozesses.
- Analyse der Temperaturänderungen mithilfe eines angepassten MATLAB-Codes.
- Vergleich der thermischen Reaktionen von Läsionen mit dem umgebenden gesunden Gewebe.
Hauptergebnisse
- Dynamische Infrarotbildgebung kann erhöhte metabolische Aktivität in Melanom-Läsionen erkennen.
- Während der thermischen Erholung wurden signifikante Temperaturunterschiede in malignen Läsionen beobachtet.
- Die Methode erwies sich als effektiv zur Unterscheidung zwischen benignen und malignen pigmentierten Läsionen.
- Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass diese Technik für einen schnellen klinischen Einsatz optimiert werden kann.
Schlussfolgerungen
- Dynamische Infrarotbildgebung ist ein vielversprechendes Werkzeug für die Früherkennung von Melanom.
- Das Verfahren ist nicht-invasiv und stellt keine Gefahren für Patienten dar.
- Eine weitere Optimierung könnte die Effizienz dieser Diagnosemethode verbessern.
Häufig gestellte Fragen
Executive Industry Relevance
Dynamic thermal imaging enables quantitative, non-invasive detection of metabolic activity differences in skin lesions, supporting early-stage melanoma identification. This approach provides objective, reproducible data that can enhance predictive confidence in target validation for oncology diagnostics. Integrating such imaging modalities into discovery and translational workflows can accelerate risk-adjusted decision-making and portfolio triage in biopharma R&D.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective interrogation of metabolic activity in disease-relevant tissue.
- Supports functional target validation by distinguishing malignant from benign lesions based on thermal response.
- Provides quantitative data to inform predictive confidence and mechanistic de-risking in oncology biomarker research.
Screening & Assay Development
- Facilitates preparation of validated imaging assays for downstream compound evaluation.
- Delivers standardized, reproducible thermal response measurements for assay development.
- Enables rapid, scalable screening of lesion metabolic profiles in preclinical models.
Translational & Preclinical Research
- Aligns imaging outputs with disease-relevant metabolic biomarkers for translational continuity.
- Supports continuity from discovery through preclinical validation by providing non-invasive, quantitative endpoints.
- Reduces biological ambiguity in early-stage oncology research.
Pipeline & Workflow Integration
Dynamic thermal imaging fits within the discovery-to-preclinical continuum, bridging early target validation and translational biomarker assessment in oncology pipelines.
- Discovery Biology: Quantifies metabolic activity to clarify disease mechanisms and validate targets.
- Screening: Provides reproducible, quantitative thermal readouts for assay readiness.
- Analytics: Enables statistical comparison of lesion and healthy tissue responses for robust data interpretation.
- Translational Research: Connects imaging biomarkers to preclinical and clinical endpoints in melanoma research.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable, non-invasive imaging capability for diverse oncology and metabolic disease programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in lesion characterization.
- Operational Value: Standardizes imaging protocols for reproducibility and scalability across studies.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital efficiency by providing early, objective data.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of oncology assets based on quantitative imaging biomarkers.
Implementation Considerations
- Requires expertise in infrared imaging and quantitative image analysis.
- Needs access to calibrated IR cameras, temperature-controlled environments, and analytical software.
- Demands cross-team standardization for data acquisition and analysis protocols.
- Adaptation may be needed for different lesion types or anatomical sites.
- Minimizing patient movement and ensuring accurate temperature measurement are critical for data quality.
