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Medicine

Visualization quantitativos e Detecção de Câncer de Pele Usando imagens térmicas dinâmico

Published: May 5, 2011 doi: 10.3791/2679

Summary

Nós demonstramos que as lesões malignas pigmentadas com uma maior atividade metabólica gerar quantidades de calor e quantificáveis ​​a medição da resposta transiente térmico da pele para uma excitação de refrigeração permite a identificação quantitativa de melanoma e outros cânceres de pele (vs. não-proliferativa nevos), numa fase inicial estágio da doença.

Abstract

Em 2010 cerca de 68.720 melanomas serão diagnosticados somente nos EUA, com cerca de 8.650 resultando em morte 1. Até o momento, o único tratamento eficaz para o melanoma continua a excisão cirúrgica, portanto, a chave para a sobrevivência prolongada é a detecção precoce 2,3. Considerando o grande número de pacientes diagnosticados a cada ano e as limitações no acesso a cuidados especializados de forma rápida, objetiva o desenvolvimento de instrumentos de diagnóstico in vivo para auxiliar o diagnóstico é essencial. Novas técnicas para detectar o câncer de pele, especialmente não-invasivo ferramentas de diagnóstico, estão sendo exploradas em numerosos laboratórios. Junto com o cirúrgico métodos, técnicas como a fotografia digital, dermatoscopia, sistemas de imagens multiespectrais (MelaFind), sistemas de laser (microscopia confocal a laser de varredura a laser de imagens de perfusão doppler, tomografia de coerência óptica), ultra-som, ressonância magnética, estão sendo testados . Cada técnica oferece vantagens e desvantagens, muitos dos quais representam um compromisso entre eficácia e precisão versus facilidade de uso e considerações de custo. Detalhes sobre estas técnicas e as comparações estão disponíveis na literatura 4.

Infrared imaging (IR) mostrou-se um método útil para diagnosticar os sinais de determinadas doenças através da medição da temperatura da pele local. Há um grande corpo de evidências mostrando que a doença ou desvio do seu funcionamento normal são acompanhadas por mudanças da temperatura do corpo, que por sua vez afeta a temperatura da pele 5,6. Dados precisos sobre a temperatura do corpo humano e da pele pode fornecer uma riqueza de informações sobre os processos responsáveis ​​pela geração de calor e termorregulação, em particular o desvio das condições normais, muitas vezes causada por doença. No entanto, IR de imagem não tem sido amplamente reconhecida na medicina devido ao uso precoce da tecnologia 7,8 várias décadas atrás, quando a precisão de medição de temperatura e resolução espacial foram ferramentas de processamento de imagem inadequada e sofisticado não estavam disponíveis. Esta situação mudou drasticamente no final dos anos 1990s-2000s. Avanços na instrumentação IR, a implementação de algoritmos de processamento digital de imagem e de imagem IR dinâmica, que permite aos cientistas analisar não só o espaço, mas também o comportamento temporal térmica da pele 9, permitiu avanços no campo.

Em nossa pesquisa, explorar a viabilidade de IR de imagem, combinada com estudos teóricos e experimentais, como um custo eficaz, não invasivo, de técnica de medição óptico para detecção in vivo de tumores, com ênfase sobre o rastreamento e detecção precoce do melanoma 13/10 . Neste estudo, mostramos os dados obtidos em um estudo clínico em que pacientes que possuem uma lesão pigmentada com uma indicação clínica para biópsia são selecionados para a imagem latente. Nós comparamos a diferença nas respostas térmica entre tecidos saudáveis ​​e malignas e compararam os dados com os resultados da biópsia. Concluímos que o aumento da atividade metabólica da lesão melanoma pode ser detectado por imagem infravermelha dinâmico.

Protocol

1. Instalação

  1. A temperatura ambiente controlada exame equipado com uma câmera infravermelha e um computador para aquisição de imagem de infravermelhos e armazenamento, bem como um cartão de aquisição de dados conectado a um computador são mostrados na Fig.1a.
  2. A temperatura ambiente e temperatura da superfície da pele são monitoradas por termopares ligados a uma placa de aquisição de dados durante o estudo paciente e dados de medição são armazenados no computador.

2. Aquisição de imagem

  1. Uma vez que a lesão não pode ser detectado na imagem térmica, sem o efeito de resfriamento, um marcador adesivo quadrado é usado para localizar a lesão pigmentada de interesse e seu entorno (Figura 1b).
  2. Nós adquirimos uma imagem de luz brilhante da lesão pigmentada ea janela adesivo com uma câmera digital (Canon PowerShot G11) (Figura 1b).
  3. A dermatoscópio ligado a uma câmera digital (Foto DermLite System) é usado para capturar a imagem de luz polarizada.
  4. Nós adquirimos uma imagem de estado estacionário de infravermelho com um midwave Merlin (3-5 mm) câmera infravermelha mostrado na Fig.1a, c.
  5. Nós aplicamos uma corrente de ar frio para a área da pele do paciente contendo a lesão, bem como uma região de 50 mm de diâmetro ao redor para a duração de um minuto.
  6. Após um minuto, nós removemos esse estresse de resfriamento para permitir que a pele para re-aquecer em temperatura ambiente dentro de 3-4 minutos (fase de recuperação térmica) (Fig. 1c-d).
  7. Durante a fase de recuperação térmica, imagens infravermelhas da lesão pigmentada são capturadas a cada 2 segundos (Fig. 1c-d).
  8. Todas as imagens IR (além da luz branca e luz polarizada imagens) tomado durante o estudo são gravadas e armazenadas utilizando o software Labview.

3. Processamento de Imagem

  1. As imagens IR são analisados ​​usando um código Matlab dedicada, a fim de obter resultados precisos distribuições de temperatura transiente na superfície da pele. Para este fim, apresentamos vários passos de calibração e um sistema de análise multimodal da imagem.
  2. Começamos com a aplicação de um algoritmo de detecção de marco para a imagem de luz brilhante para localizar os cantos do marcador adesivo. Em seguida, identificamos os pontos correspondentes na imagem IR de referência.
  3. , A fim de compensar o movimento do corpo / membros involuntários do paciente, nós usamos esses pontos como pontos de referência em um modelo quadrático de movimento para alinhar a seqüência de imagens IR durante a fase de recuperação.
  4. Usamos o caminhante aleatório, um algoritmo de segmentação interativa de imagens onde o usuário pode espacialmente orientar a segmentação, colocando pontos de semente, para criar uma imagem de máscara delinear a lesão.
  5. Uma vez que determinam a forma da lesão, identificamos a região correspondente em cada uma das imagens registradas IR.
  6. Nós selecionamos pontos aleatórios no interior da lesão e longe da lesão que representa a lesão eo tecido saudável, respectivamente.
  7. Nós comparamos a resposta transiente térmico da pele saudável e da resposta da lesão.
  8. Preparamos uma tabela mostrando todos os dados: digital, dermatoscopia, codificados por cores imagens IR da lesão e área circunvizinha gravado em condições ambientais e 2 segundos após a excitação de arrefecimento, ea resposta transiente térmico da lesão e os tecidos saudáveis.

4. Resultados representativos:

Figura 1
Figura 1. a) A fotografia do HRIS imagem infravermelha do sistema na sala de ensaio clínico, b) da maior área de superfície corporal com um cluster de lesões pigmentadas e armação modelo aplicado para imagens, c) imagem de referência da região de infravermelho à temperatura ambiente, d) mesma área após o resfriamento e e) seção ampliada da lesão melanoma e arredores

Figura 2
Figura 2. Sala de exames com o nosso sistema de imagem térmica.

Figura 3
Figura 3. Cooling da lesão e do tecido circunvizinho da pele soprando uma corrente de ar frio a partir de um tubo de vórtice.

Discussion

Os resultados sugerem que o estresse através da aplicação de refrigeração que melhor as diferenças de temperatura entre a lesão eo tecido saudável circundante. Além disso, por causa de pequenos movimentos da paciente durante a geração de imagens térmicas, tivemos de aplicar movimento de monitoramento corretamente sobreposição de imagens para medir diferenças de temperatura entre o estado de referência e a distribuição de temperatura durante a recuperação térmica. Sem o acompanhamento do movimento, não teríamos sido capazes de detectar e medir a diferença de temperatura entre a lesão maligna e os tecidos saudáveis. Estes resultados ea necessidade de movimento precisa de acompanhamento explicam os investigadores dificuldades enfrentadas no passado, quando a tentativa de diagnosticar melanoma utilizando IR de imagem com base em informações de estado estacionário só e provam claramente as vantagens da termografia dinâmica.

Note-se que a resolução espacial da câmera IR (número de pixels na matriz plano focal IR) é crítico quando discernir pequenas lesões. Tanto a resolução espacial ea sensibilidade da temperatura de início das câmeras de infravermelho foi limitado, o que também contribui para as dificuldades na detecção de melanoma estágio inicial no passado. As principais diferenças entre nossa abordagem e as tentativas anteriores de imagem térmica - que foram moderadamente bem sucedida - são as seqüências de calibração e as etapas de processamento de imagem, que nos permitem medir com precisão as diferenças de temperatura nesse sistema, além do processo de imagem dinâmica que se baseia em arrefecimento activo.

Disclosures

Não há conflitos de interesse declarados.

Acknowledgments

Esta pesquisa foi financiada pela National Science Foundation Grant No. 0651981 e Alexander Stewart e Margaret confiança que o Centro de Câncer da Universidade Johns Hopkins. Os autores gostariam de agradecer as contribuições do Dr. Rhoda Alani ao IRB e ao estudo do paciente, bem como a ajuda eo apoio do Dr. Sewon Kang e seu departamento durante o estudo paciente.

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  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).

Tags

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Herman, C., Pirtini Cetingul, M.More

Herman, C., Pirtini Cetingul, M. Quantitative Visualization and Detection of Skin Cancer Using Dynamic Thermal Imaging. J. Vis. Exp. (51), e2679, doi:10.3791/2679 (2011).

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