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Medicine

Visualizzazione quantitativa e diagnosi del tumore della pelle utilizzando Dynamic Thermal Imaging

Published: May 5, 2011 doi: 10.3791/2679

Summary

Abbiamo dimostrato che le lesioni maligne pigmentato con una maggiore attività metabolica di generare quantificabili quantità di calore e la misura della risposta transitoria termica della pelle ad una eccitazione di raffreddamento consente l'identificazione quantitativa dei melanomi e tumori della pelle (vs non-proliferativa nevi) in una fase precoce stadio della malattia.

Abstract

Nel 2010 circa 68.720 melanomi saranno diagnosticati nei soli Stati Uniti, con circa 8.650 con conseguente morte 1. Ad oggi, l'unico trattamento efficace per il melanoma rimane l'asportazione chirurgica, dunque, la chiave per la sopravvivenza estesa è la diagnosi precoce 2,3. Considerando il gran numero di pazienti diagnosticati ogni anno e le limitazioni nell'accesso a cure specializzate in fretta, lo sviluppo di oggettivi strumenti diagnostici in vivo per aiutare la diagnosi è essenziale. Nuove tecniche per rilevare il cancro della pelle, soprattutto strumenti diagnostici non-invasivi, sono attualmente allo studio in numerosi laboratori. Insieme con i metodi chirurgici, tecniche come la fotografia digitale, dermoscopia, sistemi di imaging multispettrale (MelaFind), basati su laser (microscopia confocale a scansione laser, laser Doppler imaging di perfusione, tomografia a coerenza ottica), ultrasuoni, risonanza magnetica, sono in fase di test . Ogni tecnica offre vantaggi e svantaggi, molti dei quali rappresentano un compromesso tra efficacia e precisione rispetto a facilità d'uso e considerazioni di costo. Dettagli su queste tecniche e confronti sono disponibili nei 4 letteratura.

Infrarossi (IR) di imaging ha dimostrato di essere un metodo utile per diagnosticare i segni di alcune malattie attraverso la misurazione della temperatura cutanea locale. C'è una grande quantità di prove che dimostrano che la malattia o deviazione dal normale funzionamento sono accompagnati da cambiamenti della temperatura del corpo, che ancora una volta influenzano la temperatura della pelle 5,6. Dati precisi sulla temperatura del corpo umano e la pelle in grado di fornire una serie di informazioni sui processi responsabili per la generazione di calore e termoregolazione, in particolare la deviazione dalle condizioni normali, spesso causata dalla malattia. Tuttavia, IR imaging non è stato ampiamente riconosciuto in medicina grazie all'utilizzo precoce della tecnologia 7,8 parecchi decenni fa, quando la precisione di misurazione della temperatura e la risoluzione spaziale sono state inadeguate e sofisticati strumenti di elaborazione delle immagini non erano disponibili. La situazione cambiò drasticamente alla fine del 1990-2000. I progressi nella strumentazione IR, l'implementazione di algoritmi di elaborazione delle immagini digitali e immagini dinamiche IR, che consente agli scienziati di analizzare non solo spaziale, ma anche il comportamento temporale termica della pelle 9, ha permesso scoperte nel campo.

Nella nostra ricerca, esploriamo la possibilità di IR imaging, combinata con studi teorici e sperimentali, come un costo effettivo, non invasive, in vivo la tecnica di misurazione ottica per il rilevamento del tumore, con particolare attenzione agli screening e la diagnosi precoce del melanoma 10-13 . In questo studio, mostriamo i dati ottenuti in uno studio paziente, in cui vengono selezionati i pazienti che possiedono una lesione pigmentata con l'indicazione clinica per la biopsia per l'imaging. Abbiamo confrontato la differenza nelle risposte termica tra tessuti sani e maligne e confrontato i nostri dati con i risultati della biopsia. Abbiamo concluso che l'attività metabolica aumentata della lesione melanoma può essere rilevato da dinamiche di imaging a raggi infrarossi.

Protocol

1. Setup

  1. Una sala d'esame di temperatura controllata dotato di una telecamera a infrarossi e un PC per l'acquisizione di immagini a infrarossi e di stoccaggio, nonché una scheda di acquisizione dati collegato a un computer sono mostrati in Fig.1a.
  2. La temperatura ambiente e temperatura della pelle sono monitorate da termocoppie collegato a una scheda di acquisizione dati durante lo studio paziente e dei dati di misurazione vengono memorizzati sul computer.

2. Image Acquisition

  1. Dal momento che la lesione non può essere rilevata a immagine termica, senza l'effetto di raffreddamento, un marker adesivo quadrato è usato per localizzare la lesione pigmentata di interesse e dei suoi dintorni (Fig. 1b).
  2. Noi acquisiamo un'immagine luminosa luce della lesione pigmentata e la finestra adesivo con una macchina fotografica digitale (Canon PowerShot G11) (Fig. 1b).
  3. Un dermatoscopio collegato ad una macchina fotografica digitale (DermLite Foto System) è utilizzato per catturare l'immagine luce polarizzata.
  4. Noi acquisiamo un'immagine stabile stato a infrarossi con un midwave Merlin (3-5 micron) telecamera a infrarossi mostrato in Fig.1a, c.
  5. Noi applichiamo un flusso di aria fredda nella zona della cute del paziente contenente la lesione e un diametro di 50 mm regione circostante per la durata di un minuto.
  6. Dopo un minuto, togliamo questo stress di raffreddamento per permettere alla pelle di riscaldare a temperatura ambiente in pochi minuti 3-4 (fase di recupero termico) (Fig. 1c-d).
  7. Durante la fase di recupero termico, le immagini a raggi infrarossi della lesione pigmentata vengono catturati ogni 2 secondi (Fig. 1c-d).
  8. Tutte le immagini a infrarossi (oltre alla luce bianca e luce polarizzata immagini) scattate durante lo studio vengono salvati e conservati utilizzando il software Labview.

3. Image Processing

  1. Le immagini a infrarossi vengono analizzati tramite un codice dedicato Matlab in modo da ottenere accurate distribuzioni di temperatura transitorio sulla superficie della pelle. A questo scopo, si introduce diverse fasi di calibrazione e di un sistema multimodale di analisi delle immagini.
  2. Si comincia con l'applicazione di un algoritmo di rilevamento punto di riferimento per l'immagine luce per la localizzazione degli angoli del contrassegno adesivo. Quindi, abbiamo individuato i punti corrispondenti nell'immagine di riferimento IR.
  3. Al fine di compensare le involontarie del corpo / movimento degli arti del paziente, usiamo questi punti come punti di riferimento in un modello di movimento quadratico per l'allineamento delle sequenze IR immagine durante la fase di recupero.
  4. Usiamo il camminatore casuale, un algoritmo di segmentazione di immagini interattive in cui l'utente può spazialmente guida la segmentazione mettendo punti seme, per creare un'immagine maschera delineare la lesione.
  5. Una volta determinare la forma della lesione, identifichiamo la regione corrispondente in ciascuna delle immagini registrate IR.
  6. Selezioniamo punti casuali all'interno della lesione e lontano dalla lesione che rappresenta la lesione ed il tessuto sano, rispettivamente.
  7. Confrontiamo la risposta transitoria termica di una pelle sana e la risposta della lesione.
  8. Prepariamo una tabella che mostra tutti i dati: digitale, dermoscopia, immagini a infrarossi colori della lesione e della zona circostante registrato in condizioni ambiente e 2 secondi dopo l'eccitazione di raffreddamento, e la risposta transitoria termica della lesione e del tessuto sano.

4. Rappresentante dei risultati:

Figura 1
Figura 1. a) Il sistema di imaging a raggi infrarossi HR in sala studio clinico, b) fotografia della zona del corpo più grande superficie con un grappolo di lesioni pigmentate e la cornice modello applicato per l'imaging, c) immagine di riferimento a raggi infrarossi della regione a temperatura ambiente, d) la stessa zona dopo il raffreddamento ed e) sezione ingrandita della lesione melanoma e dintorni

Figura 2
Figura 2. Camera d'esame con il nostro sistema di imaging termico.

Figura 3
Figura 3. Raffreddamento della lesione e il tessuto cutaneo circostante facendo saltare in aria un flusso di aria fredda da un tubo di vortice.

Discussion

I risultati suggeriscono che, applicando lo stress di raffreddamento abbiamo migliorato le differenze di temperatura tra la lesione e il tessuto sano circostante. Inoltre, a causa di piccoli movimenti del paziente durante la termografia, abbiamo dovuto applicare motion tracking per sovrapporre correttamente le immagini per misurare le differenze di temperatura tra lo stato di riferimento e la distribuzione della temperatura durante il recupero termico. Senza il motion tracking non saremmo stati in grado di rilevare e misurare la differenza di temperatura tra la lesione maligna e il tessuto sano. Questi risultati e la necessità per il movimento accurato monitoraggio spiegano gli investigatori difficoltà incontrate in passato, quando cercando di individuare il melanoma utilizzando l'imaging IR sulla base delle informazioni allo steady-state da soli e dimostrano chiaramente i vantaggi della dinamica immagini termiche.

Va notato che la risoluzione spaziale della telecamera a infrarossi (numero di pixel della matrice IR piano focale) è fondamentale quando le lesioni più esigenti di piccole dimensioni. Sia la risoluzione spaziale e la sensibilità alla temperatura delle prime telecamere ad infrarossi è stato limitato, il che spiega anche le difficoltà nella rilevazione del melanoma allo stadio iniziale in passato. Le principali differenze tra il nostro approccio e prima tenta di imaging termico - che sono stati un discreto successo - sono le sequenze di passi di calibrazione e di elaborazione delle immagini che ci permettono di misurare con precisione le differenze di temperatura in questo sistema, oltre al processo di imaging dinamico che si basa sul raffreddamento attivo.

Disclosures

Nessun conflitto di interessi dichiarati.

Acknowledgments

Questa ricerca è stata finanziata dalla National Science Foundation Grant No. 0651981 e Alexander Stewart e Margaret fiducia anche se il Cancer Center della Johns Hopkins University. Gli autori desiderano ringraziare per i contributi del Dr. Rhoda Alani per l'IRB e lo studio paziente, così come l'aiuto e il sostegno del Dr. Sewon Kang e il suo reparto durante lo studio paziente.

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

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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

Medicina Numero 51 l'imaging a raggi infrarossi quantitative di analisi termica l'elaborazione delle immagini il cancro della pelle melanoma transitoria risposta termica modelli termici della pelle pelle esperimento fantasma lo studio dei pazienti
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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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