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Medicine

Visualisation quantitative et la détection de cancer de la peau Utilisation dynamique imagerie thermique

Published: May 5, 2011 doi: 10.3791/2679

Summary

Nous avons démontré que les lésions malignes pigmentées avec une activité métabolique accrue générer des quantités mesurables de la chaleur et de la mesure de la réponse thermique transitoire de la peau à une excitation de refroidissement permet l'identification quantitative de mélanome et autres cancers cutanés (vs non-prolifération naevus) à un stade précoce stade de la maladie.

Abstract

En 2010, environ 68.720 mélanomes seront diagnostiqués dans les seuls États-Unis, avec près de 8650 ayant entraîné la mort 1. À ce jour, le seul traitement efficace contre le mélanome reste l'exérèse chirurgicale, par conséquent, la clé de la survie prolongée est la détection précoce 2,3. Compte tenu du grand nombre de patients diagnostiqués chaque année et les limitations d'accès aux soins spécialisés rapidement, le développement de l'objectif in vivo instruments de diagnostic pour faciliter le diagnostic est essentielle. De nouvelles techniques pour détecter les cancers de la peau, en particulier les outils non invasifs de diagnostic, sont à l'étude dans de nombreux laboratoires. Avec les méthodes chirurgicales, des techniques telles que la photographie numérique, dermoscopie, les systèmes d'imagerie multispectrale (MelaFind), systèmes à laser (microscopie confocale à balayage laser, l'imagerie de perfusion par laser Doppler, la tomographie par cohérence optique), l'échographie, l'imagerie par résonance magnétique, sont à l'essai . Chaque technique offre des avantages uniques d'unnd inconvénients, dont un grand nombre constituent un compromis entre l'efficacité et la précision plutôt que la facilité d'utilisation et de coût. Les détails de ces techniques et les comparaisons sont disponibles dans la littérature 4.

Infrarouge (IR) d'imagerie a été montré pour être une méthode utile pour diagnostiquer les signes de certaines maladies par la mesure de la température cutanée locale. Il ya un grand nombre de preuves montrant que la maladie ou l'écart par rapport au fonctionnement normal sont accompagnés par des changements de la température du corps, ce qui à nouveau affecter la température de la peau 5,6. Des données précises sur la température du corps humain et de la peau peuvent fournir une foule d'informations sur les processus responsables de la production de chaleur et la thermorégulation, en particulier l'écart des conditions normales, souvent causés par la maladie. Cependant, l'imagerie IR n'a pas été reconnue en médecine en raison de l'utilisation prématurée de la technologie 7,8 il ya plusieurs décennies, quand temprécision de la mesure rature et la résolution spatiale étaient insuffisantes et des outils sophistiqués de traitement d'image n'étaient pas disponibles. Cette situation a changé de façon spectaculaire à la fin des années 1990 et 2000. Les progrès en instrumentation infrarouge, la mise en œuvre des algorithmes de traitement numérique d'images et d'imagerie dynamique IR, ce qui permet aux scientifiques d'analyser non seulement l'espace, mais aussi le comportement temporel thermique de la peau 9, percées permis sur le terrain.

Dans notre recherche, nous explorons la possibilité de l'imagerie infrarouge, combinée avec des études théoriques et expérimentales, comme une solution rentable, non invasive, en technique de mesure in vivo optique pour la détection des tumeurs, en mettant l'accent sur ​​le dépistage et la détection précoce du mélanome 10-13 . Dans cette étude, nous montrons les données obtenues dans une étude patiente dans laquelle les patients porteurs d'une lésion pigmentée avec une indication clinique pour la biopsie sont sélectionnés pour l'imagerie. Nous avons comparé la différence dans les réponses thermiques entresaine et malignes des tissus et comparé nos données avec les résultats des biopsies. Nous avons conclu que l'activité métabolique accrue de la lésion mélanome peut être détectée par l'imagerie infrarouge dynamique.

Protocol

1. Installation

  1. Une salle d'examen température contrôlée équipé d'une caméra infrarouge et un ordinateur pour l'acquisition d'images infrarouges et de stockage ainsi que d'une carte d'acquisition de données connecté à un ordinateur sont présentés dans Fig.1a.
  2. La température ambiante et la température de surface de la peau sont contrôlées par les thermocouples fixés à une carte d'acquisition de données au cours de l'examen d'un patient et les données de mesure sont enregistrées sur l'ordinateur.

2. Image Acquisition

  1. Depuis la lésion ne peut être détecté dans l'image thermique sans l'effet de refroidissement, un marqueur adhésif carré est utilisé pour localiser la lésion pigmentée d'intérêt et ses environs (Fig. 1b).
  2. Nous acquérons une image vive lumière de la lésion pigmentée et la fenêtre adhésive avec un appareil photo numérique (Canon PowerShot G11) (Fig. 1b).
  3. Un dermatoscope connecté à un appareil photo numérique (DermLite Foto System) est utilisée pour capturer l'image de la lumière polarisée.
  4. On applique un courant d'air froid à la surface de la peau du patient contenant la lésion et une région de diamètre 50 mm environnant pendant toute la durée d'une minute.
  5. Après une minute, nous supprimons ce stress de refroidissement pour permettre à la peau de réchauffer à la température ambiante dans les 3-4 minutes (phase de récupération thermique) (Fig. 1c-d).
  6. Pendant la phase de récupération thermique, des images infrarouges de la lésion pigmentée sont saisies toutes les 2 secondes (Fig. 1c-d).
  7. Toutes les images IR (en plus de la lumière blanche et lumière polarisée images) prises au cours de l'étude sont enregistrées et stockées à l'aide du logiciel Labview.

3. Traitement d'image

  1. Les images infrarouges sont analysées à l'aide d'un code dédié Matlab afin d'obtenir des données précises distributions transitoires de la température sur la surface de la peau. À cette fin, nous intro dui re plusieurs étapes d'étalonnage et d'un système d'analyse d'images multimodal.
  2. On commence par l'application d'un algorithme de détection de point de repère à l'image de lumière afin de localiser les coins du marqueur adhésif. Ensuite, nous avons identifié les points correspondants dans l'image de référence IR.
  3. Afin de compenser involontaire du corps / la branche mouvement du patient, nous utilisons ces points de repères dans un modèle de mouvement quadratique pour aligner la séquence d'images IR pendant la phase de récupération.
  4. Nous utilisons le marcheur aléatoire, un algorithme de segmentation d'image interactive où l'utilisateur peut guider la segmentation spatiale par des points de semences de placer, pour créer une image de masque délimitant la lésion.
  5. Une fois déterminée la forme de la lésion, nous identifions la région correspondante dans chacune des images infrarouges enregistrés.
  6. On sélectionne des points aléatoires à l'intérieur de la lésion et à distance de la lésion soit la lésion et le tissu sain, respectivement.
  7. Nous compsont la réponse transitoire thermique de la peau saine et la réponse de la lésion.
  8. Nous préparons un tableau montrant toutes les données: numérique, dermoscopie, code couleur des images IR de la lésion et ses environs enregistré dans des conditions ambiantes et 2 secondes après l'excitation de refroidissement, et la réponse thermique transitoire de la lésion et le tissu sain.

4. Les résultats représentatifs:

Figure 1
Figure 1. a) Les SIRH système infrarouge d'imagerie dans la salle d'essais cliniques, b) photographie de la surface supérieure du corps avec une grappe de lésions pigmentées et le cadre modèle appliqué pour l'imagerie, c) référence de l'image infrarouge de la région à température ambiante, d) la même zone après refroidissement et e) la section agrandie de la lésion mélanome et ses environs

Figure 2
Figure 2. Salle d'examen avec notre système d'imagerie thermique.

Figure 3
La figure 3. Refroidissement et la lésion du tissu cutané environnant par soufflage d'un courant d'air froid à partir d'un tube à vortex.

Discussion

Les résultats suggèrent que, en appliquant le stress de refroidissement, nous avons amélioré les différences de température entre la lésion et le tissu sain environnant. En outre, en raison de petits mouvements du patient pendant l'imagerie thermique, nous avons dû appliquer le suivi de mouvement correctement superposer des images pour mesurer les différences de température entre l'état de référence et la distribution de la température lors de la récupération thermique. Sans le suivi de mouvement, nous n'aurions pas été en mesure de détecter et de mesurer la différence de température entre la lésion maligne et le tissu sain. Ces résultats et la nécessité pour le mouvement précis de suivi expliquent les chercheurs difficultés rencontrées dans le passé lorsque l'on tente de diagnostiquer le mélanome en utilisant l'imagerie infrarouge basée sur les informations d'état stationnaire seule et clairement démontrer les avantages de l'imagerie thermique dynamique.

Il est à noter que la résolution spatiale de la caméra IR (nombre de pixels dans la matrice à plan focal IR) est critiquetique quand exigeants de petites lésions. Tant la résolution spatiale et la sensibilité à la température des caméras infrarouges début était limité, ce qui explique aussi les difficultés de détection précoce du mélanome dans le passé. Les principales différences entre notre approche et avant les tentatives d'imagerie thermique - qui étaient un succès modéré - sont les séquences d'étalonnage et les étapes de traitement d'images qui nous permettent de mesurer avec précision les différences de température dans ce système, en plus du processus d'imagerie dynamique qui repose sur un refroidissement actif.

Disclosures

Aucun conflit d'intérêt déclaré.

Acknowledgments

Cette recherche a été financée par la National Science Foundation Grant n ° 0651981 et le Alexander et Margaret Stewart confiance que le Cancer Center de l'Université Johns Hopkins. Les auteurs tiennent à souligner la contribution du Dr Rhoda Alani à la CISR et l'étude du patient ainsi que l'aide et le soutien du Dr Kang Sewon et son ministère au cours de l'étude du patient.

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).
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  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

Médecine numéro 51 l'imagerie infrarouge l'analyse quantitative thermique traitement de l'image cancer de la peau le mélanome la réponse thermique transitoire les modèles thermiques peau la peau fantôme expérimentation d'étude patiente
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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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