Summary
我々はその増加代謝活性と悪性の色素性病変は、熱の定量化可能な量を生成する実証し、冷却励磁に皮膚の過渡熱応答の測定は、早い段階で黒色腫の定量的な同定と他の皮膚癌を（対非増殖性母斑）が可能病気の段階。
Abstract
2010年には約68720メラノーマは死亡1で、その結果8650前後で、米国内だけで診断される。日付に、黒色腫のための唯一有効な治療法は外科的切除のまま、したがって、拡張された生存の鍵は、早期発見2,3です。すぐに特別なケアへのアクセスで、毎年診断された患者と制限の多数を考えると、診断を支援するために生体内診断機器で目的の開発が不可欠である。皮膚がん、特に非侵襲的な診断ツールを、検出するための新しい技術は、数々の研究室で検討されています。このようなデジタル写真、ダーモスコピー、マルチスペクトルイメージングシステム（MelaFind）、レーザーベースのシステム（走査型共焦点レーザー顕微鏡、レーザードップラー血流イメージング、光コヒーレンストモグラフィ）、超音波、磁気共鳴画像法などの手術の方法、技術、と一緒にすることはテストされている。各テクニックは、有効性および精度と使いやすさとコストの考慮事項の間で妥協をもたらすその多くは独自の長所と短所を、提供しています。これらの技術との比較についての詳細は文献4で利用可能です。
赤外線（IR）イメージングは局所の皮膚温度を測定することにより、特定の病気の兆候を診断する有用な方法であることが示された。正常な機能から疾患または偏差が再び皮膚5,6の温度に影響を与えるボディの温度の変化を伴っていることを示す証拠の大きな体がある。人体の温度と皮膚についての正確なデータは頻繁に病気によって引き起こされる通常の条件から、特に偏差、で、発熱と体温調節のための責任のプロセスに関する情報を豊富に提供することができます。しかし、IRイメージングは広く、温度の測定精度と空間分解能が不十分であったと高度な画像処理ツールが使用できなくなったときに、7,8数十年前に技術の早期の使用による医学では認識されていません。この状況は1990年代後半 - 2000年代に劇的に変化。 IR計測機器の進歩により、デジタル画像処理アルゴリズムとフィールドのブレークスルー許可されて科学者だけでなく、空間だけでなく、皮膚9の時間的な熱挙動を解析することができるダイナミックなIRイメージング、、の実装。
私たちの研究では、我々は、スクリーニングに重点を置いたと黒色腫10-13の早期発見と、腫瘍の検出のための生体光計測技術では、非侵襲的、効果的なコストとして、理論的、実験的研究と組み合わせることで、IRイメージングの実現可能性を探る。本研究では、我々は生検のための臨床指標と色素性病変を持つ患者がイメージングのために選択されている患者の研究で得られたデータを示しています。私たちは、健康と悪性組織との間の熱応答の違いを比較し、生検の結果と我々のデータを比較した。我々は黒色腫の病変の増加代謝活性は、動的な赤外線撮像によって検出することができると結論づけた。
Protocol
1。セットアップ
- 赤外線カメラと赤外線画像の取得と保管だけでなく、コンピュータに接続されているデータ集録カード用のPCを搭載した温度管理された試験室は、図1Aに示されています。
- 室温と皮膚の表面温度は、患者調査や測定データの間にデータ収集カードに接続された熱電対によって監視されているコンピュータ上に格納されています。
2。画像収集
- 病変が冷却効果がなく、熱画像で検出することができないので、正方形の接着剤のマーカーは、関心とその周辺（図1b）の色素性病変をローカライズするために使用されます。
- 我々は、デジタルカメラ（キヤノンPowerShot G11）（図1b）と色素性病変と接着剤窓の明るい光の像を取得する。
- デジタルカメラ（DermLiteフォトシステム）に接続さdermatoscopeは、偏光のイメージをキャプチャするために使用されます。
- 我々は、図1Aに示すようにマーリンmidwave（3-5μm）の赤外線カメラでcを定常状態赤外線画像を取得
- 私たちは、1分間の間、病変だけでなく、50mmの直径周辺領域を含む、患者の皮膚の領域に冷たい空気の流れを適用する。
- 1分後、我々は3-4分以内に室温（熱回復期）（図1c - d）で皮膚が再暖かくできるようにするには、この冷却ストレスを取り除く。
- 熱回復期、色素性病変の赤外線画像は2秒おき（図1c - d）がキャプチャされます。
- 試験期間中に撮影したすべてのIRの画像は（白色光と偏光の画像に加えて）保存し、LabVIEWソフトウェアを使用して格納されます。
3。画像処理
- IR画像は、皮膚表面に正確に過渡的な温度分布を得るために、専用のMatlabのコードを用いて分析している。この目的のために、我々はいくつかの校正手順とマルチモーダル画像解析システムを導入する。
- 我々は、接着剤、マーカーの角をローカライズするために明るい光の像に画期的な検出アルゴリズムを適用することから始まります。次に、我々は、基準IR画像の対応点を同定した。
- 患者の不本意な身体/手足の動きを補償するために、我々は、回復期に赤外線画像シーケンスを整列させるための二次運動モデルのランドマークとして、これらの点を使用。
- 我々はランダムウォーカー、ユーザが空間的に病変の輪郭を描くマスク画像を作成するために、シード点を配置することでセグメンテーションを導くことができるインタラクティブな画像分割アルゴリズムを使用してください。
- かつて我々は病変の形状を決定する、我々は、登録された赤外画像のそれぞれに対応する領域を識別します。
- 我々はそれぞれ、病変内のランダムな点を選択して、離れて病変と健康な組織を代表する病変から。
- 私たちは、健康な皮膚と病変の応答の過渡熱応答を比較する。
- デジタル、ダーモスコピー、色分けされた冷却励起後に周囲の条件と2秒で記録された病変と周辺地域のIR画像、および病変と健常組織の過渡熱応答：私たちは、すべてのデータを示す表を用意。
4。代表的な結果：
図1。周囲温度での領域の色素性病変のクラスタとイメージング、Cに適用されるテンプレートのフレームと大きな体表面積のa）臨床試験室での赤外線イメージングシステムのHRIS、b）は写真）を参照赤外線画像、D）冷却およびeの後に同じ領域）黒色腫の病変と周囲の拡大セクション
図2。私たちの熱画像システムと試験室。
図3。渦管から冷たい空気の流れを吹くことによって病変と周囲の皮膚組織を冷却。
Discussion
結果は、冷却ストレスを印加することによって我々は病変と周囲の正常組織の間に温度差を強化することをお勧めします。また、ために熱画像中の患者の小さな動きから、我々は正しく、基準状態と熱回収時の温度分布の温度差を測定するために画像をオーバーレイするトラッキングモーションを適用する必要がありました。モーショントラッキングがなければ、悪性病変と健常組織との間の温度差を検出し、測定することはできなかったでしょう。これらの結果と正確なモーショントラッキングの必要性は、動的な熱画像の利点を証明する明確に単独で定常状態の情報に基づいて、IRイメージング法を用いて黒色腫を診断しようとすると、研究者が過去に直面する困難を説明する。
それはときに目の肥えた小病変赤外線カメラ（IR焦点面アレイの画素数）の空間分解能が重要であることに留意すべきである。空間分解能と初期の赤外線カメラの温度感度の両方は、過去の早期の悪性黒色腫の検出に困難を占めている、限られていた。我々のアプローチと事前のサーマルイメージングの試みの主な違い - 適度に成功した - 私たちは正確にアクティブ冷却に依存している動的なイメージ作成プロセスに加えてこのシステムの温度差を測定するためのキャリブレーションと画像処理ステップのシーケンスです。
Disclosures
利害の衝突は宣言されません。
Acknowledgments
この研究は、ジョンズホプキンス大学のがんセンターも国立科学財団助成番号0651981とアレクサンダーとマーガレットスチュワートトラストによって資金を供給された。著者は、IRBと患者の研究だけでなく、ヘルプや博士セウォンカンと患者の試験中に彼の部門の支援に博士ローダアラニの貢献を感謝したい。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Merlin MWIR camera | FLIR Systems Inc. | ||
| Canon PowerShot G11 | Canon, inc. | ||
| DermLite Foto System | DermLite | ||
| Vortex tube | Exair | ||
| Air tanks | Airgas |
References
- 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).
