Method Article

Kantitatif Görselleştirme ve Dinamik Termal Görüntüleme Deri Kanseri Tespiti

DOI:

10.3791/2679

⸱

May 5th, 2011

 , 
1Department of Mechanical Engineering, The Johns Hopkins University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Biz artmış metabolik aktivitesi ölçülebilir miktarda ısı ve soğutma uyarma cildin geçici termal yanıt ölçüm oluşturmak malign pigmentli lezyonlar gösterdi erken melanom ve diğer deri kanserleri (vs non-proliferatif nevus) kantitatif tanımlanması sağlar. hastalığın evresi.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

2010 yılında yaklaşık 68.720 melanomlar 8650 civarında ölüm ile sonuçlanan 1 ABD tek başına teşhis olacaktır. Bugüne kadar, melanom için tek etkili tedavi, bu nedenle, uzun yaşaması için anahtar 2,3 erken teşhis, cerrahi eksizyon kalır . Hastaların çok sayıda göz önüne alındığında, hızlı bir şekilde özel bakım erişim her yıl tanısı ve sınırlamalar, objektif tanısında yardımcı in vivo tanı araçlarının gelişimi esastır. Cilt kanseri, özellikle non-invaziv tanısal araçlar, algılamak için yeni teknikler çeşitli laboratuvarlarda araştırılmaktadır. Dijital fotoğrafçılık, dermoskopi, multispektral görüntüleme sistemleri (MelaFind), lazer tabanlı sistemler, konfokal lazer tarama mikroskopisi, lazer doppler perfüzyon görüntüleme, optik koherens tomografi, ultrason, manyetik rezonans görüntüleme gibi cerrahi yöntemler, teknikler, birlikte test ediliyor . Her tekniğin etkinliği ve doğruluğu karşı kullanım kolaylığı ve maliyet konuları arasında bir uzlaşma oluşturabilecek birçok benzersiz avantajları ve dezavantajları, sunuyor. Bu tekniklerin ve karşılaştırmalar ilgili ayrıntılar literatür 4 mevcuttur.

Kızılötesi (IR) görüntüleme, lokal cilt ısısı ölçümü ile bazı hastalıkların belirtileri teşhis etmek için yararlı bir yöntem olduğu gösterilmiştir. Büyük beden, hastalık veya normal işleyişi sapma vücut sıcaklığı değişiklikleri eşlik olduğunu gösteren bir kanıt yoktur, tekrar 5,6 deri sıcaklığını etkileyebilir. Insan vücudu ve cilt ısısı hakkında doğru veri normal şartlar özellikle sapma genellikle hastalığın neden olduğu ısı üretimi ve termoregülasyon, sorumlu süreçleri hakkında bilgi bir zenginlik sağlayabilir. Ancak, İR görüntüleme yaygın 7,8 birkaç on yıl önce bu teknolojiyi erken kullanımı nedeniyle tıp alanında kabul edilmemiş, sıcaklık ölçüm doğruluğu ve mekansal çözünürlükte zaman yetersiz ve gelişmiş görüntü işleme araçları bulunmuyordu. Bu durum, 1990'ların sonunda, 2000'li yıllarda önemli ölçüde değişti. IR enstrümantasyon, dijital görüntü işleme algoritmaları ve bilim adamları mekansal sadece analiz etmenize olanak sağlayan dinamik IR görüntüleme, uygulanması, aynı zamanda cilt 9 temporal termal davranış gelişmeler alanında izin atılımlar.

Araştırma, kuramsal ve deneysel çalışmalar ile birlikte IR görüntüleme fizibilite, keşfetmek bir maliyet tümör tespiti için vivo optik ölçüm tekniği, vurgu ve 10-13 melanom erken teşhis, tarama, non-invaziv, etkili . Bu çalışmada, biyopsi için bir klinik gösterge ile pigmente bir lezyonun sahip hastalarda görüntüleme için seçilmiş olan bir hasta çalışmada elde edilen veriler göstermektedir. Biz sağlıklı ve malign doku ve biyopsi sonuçları ile karşılaştırıldığında veri arasındaki farkı termal yanıtları karşılaştırıldı. Biz melanom lezyon artmış metabolik aktivite dinamik kızılötesi görüntüleme ile tespit edilebilir olduğu sonucuna varmıştır.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Kurulum

  1. Kızılötesi görüntü toplama ve depolama gibi bir bilgisayara bağlı bir veri toplama kartı için bir kızılötesi kamera ile bir PC ile donatılmış bir sıcaklık kontrollü sınav oda Fig.1a gösterilmiştir.
  2. Oda sıcaklığı ve cilt yüzeyi sıcaklığı, hastanın çalışma ve ölçüm verilerinin sırasında bir veri toplama kartı takılı termokupl tarafından izlenir bilgisayarda saklanır.

2. Image Acquisition

  1. Soğutma etkisi olmadan termal görüntü lezyon tespit edilemeyen bu yana, bir kare yapıştırıcı işaretleyici lokalize pigmente lezyon (Şekil 1b) ilgi ve çevresi için kullanılır.
  2. Biz bir dijital fotoğraf makinesi (Canon PowerShot G11) (Şekil 1b), pigmente bir lezyonun ve yapışkan bir pencere bir parlak ışık görüntü kazanır.
  3. Bir dijital kamera (DermLite Foto Sistemi) bağlı bir dermatoscope polarize ışık görüntü yakalamak için kullanılır.
  4. Biz, Merlin midwave (3-5 mikron), Fig.1a, c. gösterilen kızılötesi kamera ile istikrarlı bir devlet kızılötesi görüntü elde
  5. Biz, hastanın cilt lezyon yanı sıra 50 mm çaplı çevresindeki bölge içeren bir dakikalık süre için bölgeye soğuk hava akışı geçerlidir.
  6. Bir dakika sonra, cilt, 3-4 dakika içinde oda sıcaklığı (termal iyileşme evresinde) (Şekil 1c-d) yeniden ısıtmak için izin vermek için bu soğutma stresi çıkarın.
  7. Termal iyileşme sürecinde, pigmente bir lezyonun kızılötesi görüntüler, her 2 saniyede bir (Şekil 1c-d) yakalanır.
  8. Çalışma sırasında alınan tüm IR resim (beyaz ışık ve polarize ışık görüntüleri ek olarak) kaydedilir ve Labview yazılımı kullanılarak saklanır.

3. Görüntü İşleme

  1. IR görüntülerin deri yüzeyine doğru geçici bir sıcaklık dağılımı elde etmek için özel bir Matlab kodu kullanılarak analiz edilmektedir. Bu amaçla, biz birkaç kalibrasyon adımları ve çok modlu bir görüntü analiz sistemi tanıtmak.
  2. Biz yapışkan marker köşelerinde yerelleştirilmesi için bir dönüm noktası algılama algoritması uygulanarak parlak ışık görüntüsü ile başlar. Sonra, biz, referans IR görüntü ilgili noktaları belirledi.
  3. Hastanın istemsiz vücut / uzuv hareketi telafi etmek için, ikinci dereceden bir hareket modeli kurtarma aşamasında IR görüntü sırası hizalamak için nirengi noktaları gibi bu noktalarda kullanın.
  4. Biz rastgele yürüteç, kullanıcı mekansal lezyonun sınırlarını belirleyen bir maske görüntüsü oluşturmak için, tohum noktaları koyarak segmentasyon rehberlik eder interaktif bir görüntü bölütleme algoritması kullanır.
  5. Lezyonun şeklini belirlemek, kayıtlı kızılötesi görüntülerin her karşılık gelen bölge tanımlayın.
  6. Lezyon ve sağlıklı doku, sırasıyla temsil eden lezyon lezyon içinde rasgele noktaları seçmek.
  7. Biz, sağlıklı cilt ve lezyonun yanıt geçici termal yanıt karşılaştırın.
  8. Dijital, dermoskopi, renk kodlu ortam koşulları ve soğutma uyarma sonra 2 saniye kaydedildi lezyon ve çevresi IR görüntüleri ve lezyon ve sağlıklı doku geçici termal yanıt: Biz tüm verileri gösteren bir tablo hazırlar.

4. Temsilcisi Sonuçlar:

figure-protocol-1
Şekil 1. bölgenin ortam sıcaklığında bir küme ve pigmentli lezyonlar, görüntüleme, c uygulanan şablon çerçeve ile daha geniş vücut yüzey alanı a) Kızılötesi görüntüleme sistemi HRIS klinik çalışma odası, b) fotoğraf) referans kızılötesi görüntü, d) sonra aynı bölgede soğutma ve e) melanom lezyonu ve çevre bölümünde büyütülmüş

figure-protocol-2
Şekil 2 termal görüntüleme sistemi ile Sınav oda.

figure-protocol-3
Şekil 3 bir vorteks tüpünden, bir soğuk hava akışı üfleme lezyon ve Soğutma çevresindeki cilt dokusu .

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Soğutma stres uygulamadan lezyon ve çevredeki sağlıklı doku arasındaki sıcaklık farklılıkları gelişmiş öneririz. Ayrıca, termal görüntüleme sırasında hastanın küçük hareketleri nedeniyle, biz doğru referans devlet ve termal kurtarma sırasında sıcaklık dağılımı arasındaki sıcaklık farklılıkları ölçmek için görüntü bindirme hareketi izleme uygulamak zorunda kaldı. Hareket izleme olmadan malign lezyon ve sağlıklı doku arasındaki sıcaklık farkı algılamak ve ölçmek mümkün olmazdı. Bu sonuçlar ve zorluklar araştırmacılar açıklamak doğru hareket için izleme ihtiyacı kararlı durum bilgisi yalnız ve açıkça dinamik termal görüntüleme avantajları kanıtlamak dayalı IR görüntüleme kullanarak melanom teşhis etmek için çalışırken geçmişte karşı karşıya geldi.

IR kamera (kızılötesi odak düzlem dizi piksel sayısı) mekansal çözünürlükte seçici küçük lezyonlar önemli olduğunu belirtmek gerekir. Mekansal çözünürlükte ve erken kızılötesi kameralar sıcaklık duyarlılığı ikisi de geçmişte erken evre melanom tespit zorluklar hesapları, sınırlı. Yaklaşım ve önce termal görüntüleme girişimleri arasında önemli farklılıklar, bu orta derecede başarılı oldular - kalibrasyon dizileri ve görüntü işleme adımları bize bu sistemde aktif soğutma dayanan dinamik görüntüleme işlemi için ek olarak sıcaklık farklılıkları doğru bir şekilde ölçmek için izin.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
Çıkar çatışması ilan etti.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu araştırma, Ulusal Bilim Vakfı Hibe No 0651981 ve Alexander ve Margaret Stewart Güven rağmen Johns Hopkins Üniversitesi Kanser Merkezi tarafından finanse edildi. Yazarlar, IRB ve hasta çalışmanın yanı sıra yardım ve destek Dr. Sewon Kang ve hasta çalışma sırasında kendi departmanı katkılarından dolayı Dr. Rhoda Alani istiyorum.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Ekipman Adı Şirket Katalog numarası
Merlin MWIR kamera FLIR -
Canon PowerShot G11 Kanon -
DermLite Foto Sistemi DermLite -
Vorteks tüp Exair -
Hava tankları Airgas -

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. http://www.skincancer.org/Skin-Cancer-Facts (2010).">Skin cancer foundation website [Internet]. , Skin Cancer Foundation. Available from: http://www.skincancer.org/Skin-Cancer-Facts (2010).
  2. Tumor progression, early diagnosis and prognosis of melanoma. Acta Oncol. 38, 535-547 (1999).">Elder, D. Tumor progression, early diagnosis and prognosis of melanoma. Acta Oncol. 38, 535-547 (1999).
  3. Are we overemphasizing sun avoidance in protection from melanoma. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 17, 469-470 (2008).">Wartman, D., Weinstock, M. Are we overemphasizing sun avoidance in protection from melanoma. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 17, 469-470 (2008).
  4. Using high resolution infrared imaging to detect melanoma and dysplastic nevi [dissertation]. , Johns Hopkins University. (2010).">Pirtini Cetingul, M. Using high resolution infrared imaging to detect melanoma and dysplastic nevi [dissertation]. , Johns Hopkins University. (2010).
  5. A reappraisal of the use of infrared thermal image analysis in medicine. IEEE Trans. Med. Imaging. 17, 1019-1027 (1998).">Jones, B. F. A reappraisal of the use of infrared thermal image analysis in medicine. IEEE Trans. Med. Imaging. 17, 1019-1027 (1998).
  6. Clinical thermal imaging today-shifting from phenomenological thermography to pathophysiologically based thermal imaging. IEEE Eng. Med. Biol. Mag. 17, 25-33 (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).
  7. Thermology and facial telethermography. Part I: history and technical review. Dentomaxillofacial Radiology. 27, 61-67 (1998).">Anbar, M., Gratt, B. M., Hong, D. Thermology and facial telethermography. Part I: history and technical review. Dentomaxillofacial Radiology. 27, 61-67 (1998).
  8. Digital infrared thermal imaging of human skin. IEEE Eng. Med. Bio. 21, 41-48 (2002).">Jones, B. F., Plassmann, P. Digital infrared thermal imaging of human skin. IEEE Eng. Med. Bio. 21, 41-48 (2002).
  9. Infrared imaging in Medicine. , CRC Press. (2007).">Qi, H., Diakides, N. A. Infrared imaging in Medicine. , CRC Press. (2007).
  10. 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).">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. Quantification of the thermal signature of a melanoma lesion. Int. Journal of Thermal Science. 50, 421-431 (2011).">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. 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. A heat transfer model of skin tissue for the detection of lesions: sensitivity analysis. Physics in Medicine and Biology. 55, 5933-5951 (2010).
  13. Quantitative evaluation of skin lesions using transient thermal imaging. Proc. Int. Heat Transfer Conf. , (2010).">Pirtini Cetingul, M., Herman, C. Quantitative evaluation of skin lesions using transient thermal imaging. Proc. Int. Heat Transfer Conf. , (2010).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Dynamic Thermal ImagingSkin Cancer DetectionInfrared ImagingMelanoma DiagnosisThermal RecoverySurface Temperature MeasurementMotion CorrectionImage ProcessingPigmented LesionMetabolic Activity

Related Articles