Wykazaliśmy, że złośliwe zmiany barwnikowe o zwiększonej aktywności metabolicznej generują mierzalne ilości ciepła, a pomiar przejściowej odpowiedzi termicznej skóry na pobudzenie chłodzące pozwala na ilościową identyfikację czerniaka oraz innych nowotworów skóry (w przeciwieństwie do zniewów nieproliferacyjnych) we wczesnym stadium choroby.
Artykuł metodologiczny
Ilościowa wizualizacja i detekcja raka skóry z wykorzystaniem dynamicznej obrazowania termowizyjnego
W tym artykule
Podsumowanie
Streszczenie
W 2010 roku w samych Stanach Zjednoczonych zostanie zdiagnozowanych około 68 720 przypadków czerniaka, z czego około 8 650 zakończy się śmiercią 1. Do dziś jedyną skuteczną metodą leczenia czerniaka pozostaje wycięcie chirurgiczne, dlatego kluczem do wydłużenia 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 instrumentów diagnostycznych in vivo wspomagających diagnozę. W wielu laboratoriach bada się nowe techniki wykrywania raka skóry, w szczególności nieinwazyjne narzędzia diagnostyczne. Oprócz metod chirurgicznych testowane są techniki takie jak fotografia cyfrowa, dermoskopia, systemy obrazowania wielospektralnego (MelaFind), systemy oparte na laserach (konfokalna laserowa mikroskopia skaningowa, obrazowanie perfuzji metodą lasernego Dopplera, optyczna koherentna tomografia), ultradźwięki oraz obrazowanie rezonansem magnetycznym. Każda z tych technik oferuje unikalne zalety i wady, z których wiele stanowi kompromis między skutecznością i dokładnością a łatwością użycia i kosztami. Szczegóły dotyczące tych technik oraz porównania są dostępne w literaturze 4.
Wykazano, że obrazowanie w podczerwieni (IR) jest użyteczną metodą diagnostykowania objawów niektórych chorób poprzez pomiar miejscowej temperatury skóry. Istnieje wiele dowodów wskazujących na to, że choroby lub odchylenia od prawidłowego funkcjonowania organizmu wiążą się ze zmianami temperatury ciała, które z kolei wpływają na temperaturę skóry 5,6. Precyzyjne dane dotyczące temperatury ludzkiego ciała i skóry mogą dostarczyć wielu informacji o procesach odpowiedzialnych za generowanie ciepła i termoregulację, w szczególności o odchyleniach od stanu prawidłowego, często spowodowanych chorobą. Obrazowanie IR nie zyskało jednak szerokiego uznania w medycynie z powodu przedwczesnego zastosowania tej technologii 7,8 kilka dekad temu, kiedy dokładność pomiaru temperatury oraz rozdzielczość przestrzenna były niewystarczające, a zaawansowane narzędzia przetwarzania obrazu były niedostępne. Sytuacja ta zmieniła się drastycznie pod koniec lat 90. i w latach 2000. Postępy w instrumentacji IR, wdrożenie algorytmów cyfrowego przetwarzania obrazu oraz dynamiczne obrazowanie IR, które pozwala naukowcom analizować nie tylko przestrzenne, ale także czasowe zachowanie termiczne skóry 9, doprowadziły do przełomów w tej dziedzinie.
W naszych badaniach analizujemy możliwość zastosowania obrazowania w podczerwieni (IR), w połączeniu z badaniami teoretycznymi i eksperymentalnymi, jako kosztowo efektywnej, nieinwazyjnej techniki optycznych pomiarów in vivo do wykrywania nowotworów, ze szczególnym uwzględnieniem przesiewowego i wczesnego wykrywania czerniaka 10-13. W niniejszej pracy przedstawiamy dane uzyskane w badaniu z udziałem pacjentów, do których wybrano osoby z pigmentową zmianą skórną ze wskazaniem klinicznym do biopsji w celu wykonania obrazowania. Porównaliśmy różnice w odpowiedzi termicznej między tkanką zdrową a złośliwą, a następnie zestawiliśmy nasze dane z wynikami biopsji. Stwierdzono, że zwiększona aktywność metaboliczna zmiany czerniakowej może zostać wykryta za pomocą dynamicznego obrazowania w podczerwieni.
Protokół
1. Przygotowanie
- Na rys. 1a przedstawiono pomieszczenie badawcze z kontrolą temperatury, wyposażone w kamerę podczerwieni oraz komputer do akwizycji i przechowywania obrazów podczerwieni, a także kartę akwizycji danych podłączoną do komputera.
- Temperatura w pomieszczeniu oraz temperatura powierzchni skóry są monitorowane za pomocą termopar podłączonych do karty akwizycji danych podczas badania pacjenta, a dane pomiarowe są zapisywane na komputerze.
2. Akwizycja obrazów
- Ponieważ zmiana nie jest wykrywalna na obrazie termicznym bez efektu chłodzenia, do lokalizacji badanego barwnikowego znamienia oraz jego okolic stosuje się kwadratowy marker samoprzylepny (Ryc. 1b).
- Za pomocą aparatu cyfrowego (Canon PowerShot G1) wykonujemy obraz w świetle białym barwnikowego znamienia oraz okna samoprzylepnego (Ryc. 1b).
- Do wykonania obrazu w świetle spolaryzowanym wykorzystuje się dermatoskop połączony z aparatem cyfrowym (DermLite Foto System).
- Za pomocą kamery podczerwieni średniej fali (3-5 μm) Merlin, przedstawionej na Ryc. 1a, c, wykonujemy obraz podczerwony w stanie stacjonarnym.
- Przez jedną minutę kierujemy strumień zimnego powietrza na obszar skóry pacjenta obejmujący zmianę oraz otaczający region o średnicy 50 mm.
- Po jednej minucie przerywamy chłodzenie, aby skóra mogła ponownie ogrzać się do temperatury pokojowej w ciągu 3-4 minut (faza regeneracji termicznej) (Ryc. 1c-d).
- W fazie regeneracji termicznej obrazy podczerwone barwnikowego znamienia są rejestrowane co 2 sekundy (Ryc. 1c-d).
- Wszystkie obrazy IR (dodatkowo do obrazów w świetle białym i spolaryzowanym) wykonane podczas badania są zapisywane i archiwizowane przy użyciu oprogramowania Labview.
3. Przetwarzanie obrazu
- Obrazy IR są analizowane przy użyciu 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.
- Zaczynamy od zastosowania algorytmu detekcji punktów charakterystycznych do obrazu w świetle jasnym w celu zlokalizowania narożników znacznika adhezyjnego. Następnie identyfikujemy odpowiadające im punkty na referencyjnym obrazie IR.
- Aby skompensować mimowolne ruchy ciała/kończyn pacjenta, wykorzystujemy te punkty jako punkty charakterystyczne w kwadratowym modelu ruchu do wyrównania sekwencji obrazów IR podczas fazy regeneracji.
- Używamy algorytmu random walker, interaktywnego algorytmu segmentacji obrazu, w którym użytkownik może przestrzennie kierować segmentacją poprzez rozmieszczanie punktów startowych, aby stworzyć obraz maski wyznaczający obszar zmiany chorobowej.
- Po określeniu kształtu zmiany chorobowej identyfikujemy odpowiadający jej obszar na każdym z zarejestrowanych obrazów IR.
- Wybieramy losowe punkty wewnątrz zmiany oraz poza nią, reprezentujące odpowiednio zmianę chorobową i zdrową tkankę.
- Porównujemy przejściową odpowiedź termiczną zdrowej skóry z odpowiedzią zmiany chorobowej.
- Przygotowujemy tabelę zawierającą wszystkie dane: cyfrowe obrazy w dermoskopii oraz obrazy IR z kodowaniem kolorów zmiany chorobowej i obszaru otaczającego, zarejestrowane w warunkach otoczenia oraz 2 sekundy po pobudzeniu chłodzącym, a także przejściową odpowiedź termiczną zmiany chorobowej i zdrowej tkanki.
4. Reprezentatywne wyniki:
Rycina 1a) system obrazowania w podczerwieni HRIS w pomieszczeniu do badań klinicznych, b) zdjęcie większego obszaru powierzchni ciała z grupą zmian pigmentowych i nałożoną ramką szablonu do obrazowania, c) referencyjny obraz w podczerwieni badanego obszaru w temperaturze otoczenia, d) ten sam obszar po schłodzeniu oraz e) powiększony fragment zmiany czerniakowej i okolicznych tkanek
Rysunek 2. Gabinet badawczy z naszym systemem obrazowania termowizyjnego.
Rycina 3. Schładzanie zmiany oraz otaczającej tkanki skóry poprzez nadmuch strumienia zimnego powietrza z rury wirowej.
Dyskusja
Wyniki sugerują, że poprzez zastosowanie stresu chłodniczego zwiększyliśmy różnice temperatur pomiędzy zmianą chorobową a otaczającą ją zdrową tkanką. Ponadto, ze względu na niewielkie ruchy pacjenta podczas obrazowania termowizyjnego, konieczne było zastosowanie śledzenia ruchu w celu prawidłowego nałożenia obrazów, co pozwoliło na pomiar różnic temperatur pomiędzy stanem referencyjnym a rozkładem temperatury podczas regeneracji termicznej. Bez śledzenia ruchu nie byłoby możliwe wykrycie i zmierzenie różnicy temperatur między złośliwą zmianą chorobową a zdrową tkanką. Wyniki te oraz potrzeba precyzyjnego śledzenia ruchu wyjaśniają trudności, z jakimi badacze mierzyli się w przeszłości podczas prób diagnozowania czerniaka za pomocą obrazowania IR opartego wyłącznie na informacjach o stanie ustalonym, i wyraźnie dowodzą zalet dynamicznego obrazowania termowizyjnego.
Należy zauważyć, że rozdzielczość przestrzenna kamery IR (liczba pikseli w matrycy płaszczyzny ogniskowej IR) ma kluczowe znaczenie dla rozpoznawania małych zmian chorobowych. Zarówno rozdzielczość przestrzenna, jak i czułość temperaturowa wczesnych kamer podczerwonych były ograniczone, co tłumaczy trudności w wykrywaniu czerniaka we wczesnym stadium w przeszłości. Kluczowe różnice między naszym podejściem a wcześniejszymi, umiarkowanie udanymi próbami obrazowania termicznego, polegają na sekwencjach kalibracji i etapach przetwarzania obrazu, które pozwalają na dokładny pomiar różnic temperatur w tym systemie, a także na dynamicznym procesie obrazowania opartym na aktywnym chłodzeniu.
Oświadczenia
Nie zgłoszono żadnych konfliktów interesów.
Podziękowania
Badanie to zostało sfinansowane z grantu National Science Foundation nr 0651981 oraz funduszu Alexander and Margaret Stewart Trust za pośrednictwem Centrum Nowotworów Uniwersytetu Johna Hopkinsa. Autorzy pragną podziękować dr Rhodzie Alani za wkład w prace z IRB oraz badanie pacjentów, a także dr. Sewona Kanga i jego oddział za pomoc i wsparcie podczas badania pacjentów.
Materiały
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| Kamera MWIR Merlin | FLIR Systems Inc. | ||
| Canon PowerShot G11 | Canon, inc. | ||
| System DermLite Foto | DermLite | ||
| Rura Vortex | Exair | ||
| Zbiorniki powietrza | Airgas |
Bibliografia
- Skin cancer foundation website [Internet]. , Skin Cancer Foundation. Available from: http://www.skincancer.org/Skin-Cancer-Facts (2010).
- Elder, D. Tumor progression, early diagnosis and prognosis of melanoma. Acta Oncol. 38, 535-547 (1999).
- Wartman, D., Weinstock, M. Are we overemphasizing sun avoidance in protection from melanoma. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 17, 469-470 (2008).
- Pirtini Cetingul, M. Using high resolution infrared imaging to detect melanoma and dysplastic nevi [dissertation]. , Johns Hopkins University. (2010).
- Jones, B. F. A reappraisal of the use of infrared thermal image analysis in medicine. IEEE Trans. Med. Imaging. 17, 1019-1027 (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).
- Anbar, M., Gratt, B. M., Hong, D. Thermology and facial telethermography. Part I: history and technical review. Dentomaxillofacial Radiology. 27, 61-67 (1998).
- Jones, B. F., Plassmann, P. Digital infrared thermal imaging of human skin. IEEE Eng. Med. Bio. 21, 41-48 (2002).
- Qi, H., Diakides, N. A. Infrared imaging in Medicine. , CRC Press. (2007).
- 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).
- Cetingul, P. irtini, M,, Herman, C. Quantification of the thermal signature of a melanoma lesion. Int. Journal of Thermal Science. 50, 421-431 (2011).
- 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).
- Pirtini Cetingul, M., Herman, C. Quantitative evaluation of skin lesions using transient thermal imaging. Proc. Int. Heat Transfer Conf. , (2010).
Przedruki i uprawnienia
