Method Article

Ilościowa wizualizacja i wykrywanie raka skóry za pomocą dynamicznego obrazowania termicznego

DOI:

10.3791/2679

⸱

May 5th, 2011

 , 
1Department of Mechanical Engineering, The Johns Hopkins University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wykazaliśmy, że złośliwe zmiany barwnikowe o zwiększonej aktywności metabolicznej generują wymierne ilości ciepła, a pomiar przejściowej reakcji termicznej skóry na pobudzenie chłodzące pozwala na ilościową identyfikację czerniaka i innych nowotworów skóry (w porównaniu ze znamionami nieproliferacyjnymi) we wczesnym stadium choroby.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W 2010 roku w samych Stanach Zjednoczonych zostanie zdiagnozowanych około 68 720 czerniaków, z czego około 8 650 zakończy się śmiercią 1. Do tej pory jedynym skutecznym sposobem leczenia czerniaka pozostaje chirurgiczne wycięcie, dlatego kluczem do wydłużenia czasu przeżycia jest wczesne wykrycie 2,3. Biorąc pod uwagę dużą liczbę pacjentów diagnozowanych każdego roku oraz ograniczenia w szybkim dostępie do specjalistycznej opieki, niezbędne jest opracowanie obiektywnych narzędzi do diagnostyki in vivo, które pomogą w diagnozie. W wielu laboratoriach prowadzone są badania nad nowymi technikami wykrywania raka skóry, zwłaszcza nieinwazyjnymi narzędziami diagnostycznymi. Wraz z metodami operacyjnymi testowane są takie techniki jak fotografia cyfrowa, dermoskopia, systemy obrazowania wielospektralnego (MelaFind), systemy laserowe (konfokalna skaningowa mikroskopia laserowa, laserowe obrazowanie perfuzyjne dopplerowskie, optyczna koherentna tomografia), ultrasonografia, rezonans magnetyczny. Każda technika ma unikalne zalety i wady, z których wiele stanowi kompromis między skutecznością i dokładnością a łatwością użycia i względami kosztowymi. Szczegółowe informacje na temat tych technik i porównań są dostępne w literaturze 4.

Obrazowanie w podczerwieni (IR) okazało się być użyteczną metodą diagnozowania objawów niektórych chorób poprzez pomiar lokalnej temperatury skóry. Istnieje wiele dowodów wskazujących na to, że chorobie lub odchyleniu od normalnego funkcjonowania towarzyszą zmiany temperatury ciała, które z kolei wpływają na temperaturę skóry 5,6. Dokładne dane o temperaturze ludzkiego ciała i skóry mogą dostarczyć wielu informacji na temat procesów odpowiedzialnych za wytwarzanie ciepła i termoregulację, w szczególności odchylenia od normalnych warunków, często spowodowane chorobami. Obrazowanie w podczerwieni nie zostało jednak powszechnie uznane w medycynie ze względu na przedwczesne zastosowanie technologii 7,8 kilkadziesiąt lat temu, kiedy dokładność pomiaru temperatury i rozdzielczość przestrzenna były niewystarczające, a zaawansowane narzędzia do przetwarzania obrazu były niedostępne. Sytuacja zmieniła się diametralnie na przełomie lat 90. i 2000. Postępy w oprzyrządowaniu w podczerwieni, implementacja algorytmów cyfrowego przetwarzania obrazu i dynamicznego obrazowania w podczerwieni, które umożliwia naukowcom analizę nie tylko przestrzennego, ale także czasowego zachowania termicznego skóry 9, umożliwiły przełom w tej dziedzinie.

W naszych badaniach badamy wykonalność obrazowania w podczerwieni, w połączeniu z badaniami teoretycznymi i eksperymentalnymi, jako opłacalnej, nieinwazyjnej, optycznej techniki pomiarowej in vivo do wykrywania nowotworów, z naciskiem na badania przesiewowe i wczesne wykrywanie czerniaka 10-13. W tym badaniu przedstawiono dane uzyskane w badaniu z udziałem pacjentów, w którym do obrazowania wybiera się pacjentów z mutacją barwnikową ze wskazaniem klinicznym do biopsji. Porównaliśmy różnicę w odpowiedziach termicznych między tkanką zdrową a złośliwą i porównaliśmy nasze dane z wynikami biopsji. Doszliśmy do wniosku, że zwiększoną aktywność metaboliczną zmiany czerniaka można wykryć za pomocą dynamicznego obrazowania w podczerwieni.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Konfiguracja

  1. Na rys.1a pokazano salę egzaminacyjną z kontrolowaną temperaturą, wyposażoną w kamerę termowizyjną i komputer do akwizycji i przechowywania obrazów w podczerwieni, a także kartę akwizycji danych podłączoną do komputera.
  2. Temperatura w pomieszczeniu i temperatura powierzchni skóry są monitorowane przez termopary dołączone do karty akwizycji danych podczas badania pacjenta, a dane pomiarowe są przechowywane na komputerze.

2. Akwizycja obrazu

  1. Ponieważ zmiany nie można wykryć na obrazie termicznym bez efektu chłodzenia, do zlokalizowania interesującej nas zmiany barwnikowej i jej otoczenia stosuje się kwadratowy marker samoprzylepny (ryc. 1b).
  2. Obraz zmiany barwnikowej i okienka adhezyjnego uzyskujemy w jasnym świetle za pomocą aparatu cyfrowego (Canon PowerShot G11) (ryc. 1b).
  3. Dermatoskop podłączony do aparatu cyfrowego (DermLite Foto System) służy do przechwytywania obrazu w świetle spolaryzowanym.
  4. Obraz w podczerwieni w stanie ustalonym uzyskujemy za pomocą kamery podczerwieni Merlin Midwave (3-5 μm) pokazanej na rys.1a, c.
  5. Na okres jednej minuty aplikujemy strumień zimnego powietrza na obszar skóry pacjenta, w którym znajduje się zmiana, a także na otaczający obszar o średnicy 50 mm.
  6. Po jednej minucie usuwamy ten stres chłodzący, aby umożliwić skórze ponowne ogrzanie się w temperaturze pokojowej w ciągu 3-4 minut (faza odzysku termicznego) (ryc. 1c-d).
  7. Podczas fazy rekonwalescencji termicznej co 2 sekundy wykonywane są obrazy zmiany barwnikowej w podczerwieni (ryc. 1c-d).
  8. Wszystkie obrazy w podczerwieni (oprócz obrazów w świetle białym i w świetle spolaryzowanym) wykonane podczas badania są zapisywane i przechowywane za pomocą oprogramowania Labview.

3. Przetwarzanie obrazu

  1. Obrazy w podczerwieni są analizowane za pomocą dedykowanego kodu Matlab w celu uzyskania dokładnych przejściowych rozkładów temperatury na powierzchni skóry. W tym celu wprowadzamy kilka etapów kalibracji oraz multimodalny system analizy obrazu.
  2. Zaczynamy od zastosowania algorytmu wykrywania punktów orientacyjnych do obrazu w jasnym świetle w celu zlokalizowania rogów markera samoprzylepnego. Następnie zidentyfikowaliśmy odpowiednie punkty na referencyjnym obrazie w podczerwieni.
  3. Aby skompensować mimowolne ruchy ciała/kończyny pacjenta, używamy tych punktów jako punktów orientacyjnych w kwadratowym modelu ruchu w celu wyrównania sekwencji obrazu w podczerwieni podczas fazy rekonwalescencji.
  4. Używamy losowego spacerowicza, interaktywnego algorytmu segmentacji obrazu, w którym użytkownik może przestrzennie kierować segmentacją, umieszczając punkty zalążkowe, aby stworzyć obraz maski wyznaczający zmianę.
  5. Po ustaleniu kształtu zmiany identyfikujemy odpowiadający jej obszar na każdym z zarejestrowanych obrazów w podczerwieni.
  6. Wybieramy losowe punkty wewnątrz zmiany i z dala od zmiany reprezentujące odpowiednio zmianę i zdrową tkankę.
  7. Porównujemy przejściową odpowiedź termiczną zdrowej skóry i odpowiedź zmiany.
  8. Przygotowujemy tabelę przedstawiającą wszystkie dane: cyfrowe, dermoskopowe, oznaczone kolorami obrazy IR zmiany i okolic zarejestrowane w warunkach otoczenia i 2 sekundy po wzbudzeniu chłodzącym oraz przejściową odpowiedź termiczną zmiany i zdrowej tkanki.

4. Reprezentatywne wyniki:

figure-protocol-1
Rysunek 1. a) system obrazowania w podczerwieni HRIS w pomieszczeniu badań klinicznych, b) fotografia większej powierzchni ciała z klastrem zmian barwnikowych i ramką szablonową zastosowaną do obrazowania, c) referencyjny obraz w podczerwieni okolicy w temperaturze otoczenia, d) ten sam obszar po schłodzeniu oraz e) powiększony przekrój zmiany czerniaka i jej okolic

figure-protocol-2
Rysunek 2. Sala egzaminacyjna z naszym systemem termowizyjnym.

figure-protocol-3
Rysunek 3. Chłodzenie zmiany i otaczającej tkanki skórnej poprzez wdmuchiwanie strumienia zimnego powietrza z rurki wirowej.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wyniki sugerują, że stosując stres chłodzący, zwiększyliśmy różnice temperatur między zmianą a otaczającą ją zdrową tkanką. Ponadto, ze względu na niewielkie ruchy pacjenta podczas obrazowania termicznego, musieliśmy zastosować śledzenie ruchu, aby prawidłowo nałożyć obrazy w celu zmierzenia różnic temperatur między stanem odniesienia a rozkładem temperatury podczas odzysku ciepła. Bez śledzenia ruchu nie bylibyśmy w stanie wykryć i zmierzyć różnicy temperatur między zmianą złośliwą a zdrową tkanką. Wyniki te oraz potrzeba dokładnego śledzenia ruchu wyjaśniają trudności, z jakimi borykali się badacze w przeszłości, próbując zdiagnozować czerniaka za pomocą obrazowania w podczerwieni opartego wyłącznie na informacjach w stanie ustalonym i wyraźnie dowodzą zalet dynamicznego obrazowania termicznego.

Należy zauważyć, że rozdzielczość przestrzenna kamery IR (liczba pikseli w układzie ogniskowej IR) ma kluczowe znaczenie przy rozpoznawaniu małych zmian. Zarówno rozdzielczość przestrzenna, jak i czułość temperaturowa wczesnych kamer termowizyjnych były ograniczone, co również tłumaczy trudności w wykrywaniu czerniaka we wczesnym stadium w przeszłości. Kluczowymi różnicami między naszym podejściem a wcześniejszymi próbami termowizji - które zakończyły się umiarkowanym sukcesem - są sekwencje etapów kalibracji i przetwarzania obrazu, które pozwalają nam dokładnie mierzyć różnice temperatur w tym systemie, a także dynamiczny proces obrazowania, który opiera się na aktywnym chłodzeniu.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Nie stwierdzono konfliktu interesów.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Te badania zostały sfinansowane przez National Science Foundation Grant No. 0651981 oraz Alexander and Margaret Stewart Trust za pośrednictwem Centrum Onkologii Uniwersytetu Johnsa Hopkinsa. Autorzy pragną podziękować za wkład dr Rhody Alani w IRB i badanie pacjentów, a także za pomoc i wsparcie dr Sewon Kang i jego oddziału podczas badania pacjenta.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Kamera Merlin MMIR, FLIR Systems Inc.
Canon PowerShot G11 Canon, inc.
DermLite Foto System DermLite Rurka
Vortex Exair
Zbiorniki powietrzaGaz powietrzny

References

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

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Dynamic Thermal ImagingSkin Cancer DetectionInfrared ImagingMelanoma DiagnosisThermal RecoverySurface Temperature MeasurementMotion CorrectionImage ProcessingPigmented LesionMetabolic Activity

Related Articles