Name: Kantitatif Görselleştirme ve Dinamik Termal Görüntüleme Deri Kanseri Tespiti (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-05-05T13:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 8 s
Description: Öğrenin, dinamik kızılötesi görüntüleme ile melanom ve deri kanserlerini invaziv olmayan yöntemle nasıl tespit edebilirsiniz. Bu teknik, termal kurtarma sırasında malign lezyonların artmış metabolik aktivitesini ölçerek erken teşhis sağlar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

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.

1. Kurulum <ol><li> 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. </li><li> Oda sıcaklığı ve cilt yüzeyi sıcaklığı, hastanın çalışma ve ölçüm verilerinin sırasında bir veri toplama kartı takılı termokupl tarafından izlenir bilgisayarda saklanır. </li></ol> 2. Image Acquisition <ol><li> Soğutma etkisi olmadan termal görüntü lezyon tespit edilemeyen bu yana, bir kare yapıştırıcı işaretleyici lokalize pigmente lezyon (Şekil 1b) ilgi ve çevresi için kullanılır. </li><li> Biz bir dijital fotoğraf makinesi (Canon PowerShot G11) (Şekil 1b), pigmente bir lezyonun ve yapışkan bir pencere bir parlak ışık görüntü kazanır. </li><li> Bir dijital kamera (DermLite Foto Sistemi) bağlı bir dermatoscope polarize ışık görüntü yakalamak için kullanılır. </li><li> Biz, Merlin midwave (3-5 mikron), Fig.1a, c. gösterilen kızılötesi kamera ile istikrarlı bir devlet kızılötesi görüntü elde </li><li> Biz, hastanın cilt lezyon yanı sıra 50 mm çaplı çevresindeki bölge içeren bir dakikalık süre için bölgeye soğuk hava akışı geçerlidir. </li><li> 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. </li><li> Termal iyileşme sürecinde, pigmente bir lezyonun kızılötesi görüntüler, her 2 saniyede bir (Şekil 1c-d) yakalanır. </li><li> Çalışma sırasında alınan tüm IR resim (beyaz ışık ve polarize ışık görüntüleri ek olarak) kaydedilir ve Labview yazılımı kullanılarak saklanır. </li></ol> 3. Görüntü İşleme <ol><li> 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. </li><li> 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. </li><li> 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. </li><li> 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. </li><li> Lezyonun şeklini belirlemek, kayıtlı kızılötesi görüntülerin her karşılık gelen bölge tanımlayın. </li><li> Lezyon ve sağlıklı doku, sırasıyla temsil eden lezyon lezyon içinde rasgele noktaları seçmek. </li><li> Biz, sağlıklı cilt ve lezyonun yanıt geçici termal yanıt karşılaştırın. </li><li> 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. </li></ol> 4. Temsilcisi Sonuçlar: <img src="/files/ftp_upload/2679/2679fig1.jpg" alt="Şekil 1" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 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 <img src="/files/ftp_upload/2679/2679fig2.jpg" alt="Şekil 2" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 2"> Şekil 2 termal görüntüleme sistemi ile Sınav oda. <img src="/files/ftp_upload/2679/2679fig3.jpg" alt="Şekil 3" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 3"> Şekil 3 bir vorteks tüpünden, bir soğuk hava akışı üfleme lezyon ve Soğutma çevresindeki cilt dokusu .

<ol><li>Skin cancer foundation website [Internet]. , Skin Cancer Foundation. Available from: 
 <a target="_blank" href="http://www.skincancer.org/Skin-Cancer-Facts">http://www.skincancer.org/Skin-Cancer-Facts</a> (2010).</li>
<li>Elder, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tumor+progression%2C+early+diagnosis+and+prognosis+of+melanoma%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Oncol%22%5BJournal%5D)">Tumor progression, early diagnosis and prognosis of melanoma.</a> Acta Oncol. 38, 535-547 (1999).</li>
<li>Wartman, D., Weinstock, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Are+we+overemphasizing+sun+avoidance+in+protection+from+melanoma%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Epidemiol+Biomarkers+Prev%22%5BJournal%5D)">Are we overemphasizing sun avoidance in protection from melanoma.</a> Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 17, 469-470 (2008).</li>
<li>Pirtini Cetingul, M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Using+high+resolution+infrared+imaging+to+detect+melanoma+and+dysplastic+nevi+%5B%5D%22">Using high resolution infrared imaging to detect melanoma and dysplastic nevi [dissertation]</a>. , Johns Hopkins University. (2010).</li>
<li>Jones, B. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+reappraisal+of+the+use+of+infrared+thermal+image+analysis+in+medicine%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans.+Med.+Imaging%22%5BJournal%5D)">A reappraisal of the use of infrared thermal image analysis in medicine.</a> IEEE Trans. Med. Imaging. 17, 1019-1027 (1998).</li>
<li>Anbar, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+thermal+imaging+today-shifting+from+phenomenological+thermography+to+pathophysiologically+based+thermal+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Eng.+Med.+Biol.+Mag%22%5BJournal%5D)">Clinical thermal imaging today-shifting from phenomenological thermography to pathophysiologically based thermal imaging.</a> IEEE Eng. Med. Biol. Mag. 17, 25-33 (1998).</li>
<li>Anbar, M., Gratt, B. M., Hong, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Thermology+and+facial+telethermography.+Part+I%3A+history+and+technical+review%5BTitle%5D)+AND+%22Dentomaxillofacial+Radiology%22%5BJournal%5D)">Thermology and facial telethermography. Part I: history and technical review.</a> Dentomaxillofacial Radiology. 27, 61-67 (1998).</li>
<li>Jones, B. F., Plassmann, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Digital+infrared+thermal+imaging+of+human+skin%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Eng.+Med.+Bio%22%5BJournal%5D)">Digital infrared thermal imaging of human skin.</a> IEEE Eng. Med. Bio. 21, 41-48 (2002).</li>
<li>Qi, H., Diakides, N. A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aQi%2C+H+%22Infrared+imaging+in+Medicine%22">Infrared imaging in Medicine</a>. , CRC Press. (2007).</li>
<li>Pirtini Cetingul, M., Herman, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identification+of+skin+lesions+from+the+transient+thermal+response+using+infrared+imaging+technique%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+5th+Int.+Symp.+on+Biomedical+Imaging%3A+From+Nano+to+Macro+1-4%22%5BJournal%5D)">Identification of skin lesions from the transient thermal response using infrared imaging technique.</a> IEEE 5th Int. Symp. on Biomedical Imaging: From Nano to Macro 1-4. , 1219-1222 (2008).</li>
<li>Cetingul, P. irtini, M,, Herman, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantification+of+the+thermal+signature+of+a+melanoma+lesion%5BTitle%5D)+AND+%22Int.+Journal+of+Thermal+Science%22%5BJournal%5D)">Quantification of the thermal signature of a melanoma lesion.</a> Int. Journal of Thermal Science. 50, 421-431 (2011).</li>
<li>Pirtini Cetingul, M., Herman, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+heat+transfer+model+of+skin+tissue+for+the+detection+of+lesions%3A+sensitivity+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Physics+in+Medicine+and+Biology%22%5BJournal%5D)">A heat transfer model of skin tissue for the detection of lesions: sensitivity analysis.</a> Physics in Medicine and Biology. 55, 5933-5951 (2010).</li>
<li>Pirtini Cetingul, M., Herman, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+evaluation+of+skin+lesions+using+transient+thermal+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Int.+Heat+Transfer+Conf%22%5BJournal%5D)">Quantitative evaluation of skin lesions using transient thermal imaging.</a> Proc. Int. Heat Transfer Conf. , (2010).</li>
</ol>

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.

<table border="1"><tbody><tr><td> Ekipman Adı </td><td> Şirket </td><td> Katalog numarası </td></tr><tr><td> Merlin MWIR kamera </td><td> FLIR </td><td> - </td></tr><tr><td> Canon PowerShot G11 </td><td> Kanon </td><td> - </td></tr><tr><td> DermLite Foto Sistemi </td><td> DermLite </td><td> - </td></tr><tr><td> Vorteks tüp </td><td> Exair </td><td> - </td></tr><tr><td> Hava tankları </td><td> Airgas </td><td> - </td></tr></tbody></table>

kantitatif görselleştirme ve dinamik termal görüntüleme deri kanseri tespiti

Quantitative Visualization and Detection of Skin Cancer Using Dynamic Thermal Imaging

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&#39;ların sonunda, 2000&#39;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.

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.

Kantitatif Görselleştirme ve Dinamik Termal Görüntüleme Deri Kanseri Tespiti

2010 yılında yalnızca ABD'de yaklaşık 68.720 melanoma vakası teşhis edilecek ve bunlardan yaklaşık 8.650'si ölümle sonuçlanacaktır 1. Bugüne kadar, tek etkili tedavi...

Bu prosedür, dinamik kızılötesi görüntüleme kullanarak melanoma veya diğer deri kanseri türlerini non-invaziv olarak teşhis etmeyi amaçlamaktadır. İşleme, lezyonun ve çevresindeki sağlıklı dokunun beyaz ışık fotoğrafını çekerek ve ardından cildin aynı bölgesinin referans kızılötesi görüntüsünü alarak başlayın. Sonrasında, lezyonu ve çevresindeki cildi soğutun.Ardından soğutma stresini kaldırın ve termal recovery (termal toparlanma) olarak adlandırılan yeniden ısıtma sürecinin kızılötesi bir videosunu kaydedin. Son olarak, termal toparlanma sürecinde cilt sıcaklığını zamanın bir fonksiyonu olarak ölçmek için yakalanan beyaz ışık ve kızılötesi görüntülerin veri analizini ve görüntü işlemesini gerçekleştirin; cilt kanseri ile ilişkili olabilecek artmış metabolik aktivitenin bir göstergesi olarak termal yanıttaki farkları değerlendirmek amacıyla lezyonun bulunduğu konumdaki cilt sıcaklığını lezyondan uzak olan konumdaki sıcaklıkla karşılaştırın. Nihayetinde, dinamik termal görüntüleme yoluyla ısı oluşumunu gösteren sonuçlar elde edilebilir.Dinamik kızılötesi görüntüleme, melanomun hastalığın erken evresinde tespit edilmesine olanak tanıyan noninvaziv, objektif ve kantitatif bir yöntemdir. Bu yöntem, pigmentli lezyonların metabolik olarak aktif olup olmadığı gibi alandaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir ve artan kan akımıyla birleşen metabolik aktivite seviyesini ölçebilir. Bu durum, kanser evrelemesi ile ilişkilendirilebilir.Bu yöntem, kızılötesi görüntüleme teknikleri kullanılarak doğru yüzey sıcaklığı verilerinin elde edilmesi ve görüntüleme işlemi sırasında deneğin istemsiz hareketlerinin telafi edilmesi gibi bazı karmaşıklıklar içermektedir. Bu nedenle, laboratuvarımdan bir doktora sonrası araştırmacı olan Dr. Mcg Miguel Perini ve ben şimdi prosedürü uygulamalı olarak göstereceğiz. Kızılötesi kamera, kızılötesi görüntü elde etme ve depolama için bir PC ve bilgisayara bağlı bir veri toplama kartı ile donatılmış, sıcaklık kontrollü bir muayene odası hazırlayın. Oda ve cilt yüzey sıcaklıklarını izlemek için, hasta çalışması sırasında termokuplları bir veri toplama kartına bağlayın ve ölçüm verilerini bir bilgisayarda depolayın.Termal görüntüde lezyon tespiti bir soğutma etkisi gerektirdiğinden, ilgi duyulan pigmente lezyonu ve çevresini dijital kamera ile yerelleştirmek için kare şeklinde yapışkan bir işaretleyici kullanın. Pigmente lezyonun ve yapışkan pencerenin parlak ışıklı bir görüntüsünü edinin. Ardından bir dermatoskopu dijital kameraya bağlayın ve oskopi görüntülerini yakalayın.LabVIEW yazılımı, tüm kızılötesi görüntüleri LabVIEW yazılımı kullanarak yakalar ve kaydeder. Merlin orta dalga kızılötesi kamera ile kararlı durum bir kızılötesi görüntü yakalayın. Hastanın cildindeki lezyonu içeren bölgeye ve çevresindeki 50 milimetre çapındaki bölgeye soğuk hava akımı uygulayın.Bir dakika sonra, cildin oda sıcaklığında üç ila dört dakika boyunca yeniden ısınmasını sağlamak için soğutma stresini kaldırın. Bu termal geri kazanım evresi sırasında, cilt yüzeyindeki geçici sıcaklık dağılımlarını doğru bir şekilde elde etmek için pigmente lezyonun kızılötesi görüntülerini her iki saniyede bir yakalayın. IR görüntülerini; birkaç kalibrasyon adımı ve çok modlu bir görüntü analiz sistemi içeren, bu amaç için özelleştirilmiş bir MATLAB kodu kullanarak analiz edin.Yapışkan işaretçinin köşelerini yerelleştirmek için öncelikle parlak ışık görüntüsüne bir landmark tespit algoritması uygulayın. Ardından, referans IR görüntüsündeki karşılık gelen noktaları belirleyin; iyileşme evresi boyunca IR görüntü dizisini hizalamak için bu noktaları kuadratik bir hareket modelinde landmark olarak kullanarak hastanın istemsiz vücut veya uzuv hareketlerini kompanse edin. Sonra, lezyonu belirleyen bir maske görüntüsü oluşturmak için tohum noktaları yerleştirerek segmentasyona uzamsal olarak rehberlik etmek amacıyla random walker yöntemini kullanın.Lezyonun şekli belirlendikten sonra, kaydedilmiş her bir IR görüntüsündeki karşılık gelen bölgeyi tanımlayın. Lezyonu ve sağlıklı dokuyu temsilen, lezyonun içinde ve lezyondan uzakta rastgele noktalar seçin. Ardından, her iki bölgenin geçici termal yanıtlarını karşılaştırın.Son olarak, lezyonun ve çevre alanın ortam koşullarında ve soğutma uyarımından iki saniye sonra kaydedilen tüm dijital oskopi renk kodlu IR görüntülerini, ayrıca lezyonun ve ilgili sağlıklı dokunun geçici termal yanıtlarını içeren bir tablo hazırlayın. Biyopsi için klinik endikasyonu olan pigmente lezyona sahip hastaların görüntüleme için seçildiği bir hasta çalışmasında, melanom lezyonun artmış metabolik aktivitesi dinamik kızılötesi görüntüleme ile tespit edilebilir. Hasta çalışmasından veriler toplandıktan sonra, hareket düzeltme ile kesin bir termal yanıt eğrisi elde edilir.Kızılötesi görüntüde veya termal toparlanma sırasında, benign pigmente lezyon ile sağlıklı cilt dokusu arasında sıcaklık farkı yoktur. Kızılötesi görüntülere dayanarak, termal görüntülemenin malign cilt lezyonlarında belirgin bir avantaj sağladığı kanıtlanmıştır. Termal toparlanma sırasında, kızılötesi görüntüde yalnızca melanoma lezyonunun bulunduğu konumda anlamlı bir sıcaklık ve renk farkı gözlemlenir.Tam olarak optimize edildiğinde ve otomatikleştirildiğinde, bu teknik uygun şekilde yürütüldüğü takdirde iki veya üç dakika içinde tamamlanabilir. Bu görüntüleme prosedürü zararsızdır. Herhangi bir tehlike içermez ve bu durum klinik tanılarda temel öneme sahiptir.Bu prosedür uygulanırken, deneğin işlemden sonra mümkün olduğunca hareketsiz kalması gerektiğini hatırlamak önemlidir. Kanserin evrelemesi, penetrasyon düzeyi ve ikinci lezyon gibi ek soruları yanıtlamak için biyopsi gibi diğer yöntemler uygulanabilir.

quantitative-visualization-detection-skin-cancer-using-dynamic

Research

JoVE Journal

Medicine

Tıp

Dual-mode görüntüleme sistemi, temassız kutanöz oksijenlenme ve vasküler fonksiyon değerlendirilmesi için geliştirilmiştir.

Kutanöz Doku oksijenasyon ve Damar Fonksiyon dual-mode Görüntüleme

Bu raporda, üç boyutlu bir cilt, mimari ve kompozisyon insan deri taklit modeli yeniden açıklar. Melanosit fizyolojisi, melanom ilerlemesi ve dermal kök hücre kaderi cilt modeli yeniden kullanarak incelenmiştir. Model preklinik ilaç değerlendirilmesi için bir araç olarak da yararlıdır.

Üç Boyutlu İnsan Cilt Model Yeniden İnşa: Aracı Normal Cilt ve Melanom İlerleme Eğitim

Etiketli hücreleri çok foton mikroskobu ile dil içinde ağız kanseri ve tümör invazyonu niceliksel olarak izlenmesi bir fare modeli üreten yer alan tekniklerin kapsamlı bir bakış sunulmaktadır. Bu sistem, anti-invaziv bileşiklerin moleküler değerlendirme ve ilaç etkinliği için faydalı bir platform olarak hizmet verebilir.

Oral Skuamöz Hücre Karsinomu Ortotopik Fare Modeli Tümör Hücre Invasion Multi-foton Görüntüleme

Bu makale, klinik uygulamalarda, özellikle kutanöz yara yönetiminde kullanılmak üzere uyumlu, cilt benzeri bir elektronik sistem ve protokoller üretmek ve karakterize etmek için yöntemler sunmaktadır.

Kantitatif, Deri Yara Yönetimi için bir konformal Cilt benzeri elektronik Sistemi İmalat ve Karakterizasyonu

enflamasyon bölgelerinde CD4 efektör T hücrelerinin geçiş motilite yöneten mekanizma nispeten bilinmemektedir. Biz görselleştirmek ve yerinde bu hücrelerin dinamik davranışının çalışması için izin iltihaplı kulak dermiş in vitro -astarlı CD4 T hücrelerinde işlemek için non-invaziv bir yaklaşım sunuyoruz.

Iltihaplı Dermisinde içinde görüntüleme CD4 + T hücre Geçiş Göç

Bu yöntem dikey yüzey altı kusurların bulunmasını amaçlamaktadır. Burada, bir lazeri bir alansal ışık modülatörüyle birleştirip, iki aşamalı modüle edilmiş çizgi ile deterministik olarak bir örnek yüzeyini ısıtmak için video girdisini tetikleyip çok çözünen termal görüntüler elde ediyoruz. Arıza konumu, termal dalga girişim minimum değerinin değerlendirilmesinden alınır.

Lazerle Projeksiyonlu Fototermal Termografi Kullanılarak Yapısal Isıtma Yöntemiyle Alt Yüzey Kusurlu Lokalizasyonu

Burada, reflektans konfokal mikroskopi (RCM) ve kombine RCM ve optik koherens tomografinin (OCT) yeni, invaziv olmayan görüntüleme cihazlarını kullanarak kaliteli görüntüler elde etmek için protokolleri açıklıyoruz. Ayrıca, klinisyenlere klinik uygulamaları hakkında bilgi veriyoruz, böylece hasta bakımını iyileştirmek için teknikleri düzenli klinik iş akışlarına entegre edebiliyorlar.

Görüntü Elde Yoluyla Cilt Kanserlerinin Noninvaziv Tanısı için Reflektans Konfokal Mikroskopinin Optik Koherens Tomografi ile Birleştirilmesi

Protokol, ters konfokal mikroskopi kullanarak intravital görüntülemeyi basitleştirmek için yeni bir araç sunar.

Epitel Doku Dinamiğinin İnverted Konfokal Mikroskopta Uzun Süreli İzlenmesi için Kolaylaştırılmış İntravital Görüntüleme Yaklaşımı

Yinelemeli ağartma-uzatma-çoğullama (IBEX) ve ticari bir nükleotid etiketleme testinin (Click-iT EdU) kombinasyonu, sabit donmuş murin dokusu kesitlerinde oldukça dinamik süreçlerde bölünen hücre tiplerinin saptanmasını ve sınıflandırılmasını sağlar. Ayrıca, yeni bir açık kaynaklı görüntü işleme hattı, yüksek verimli görüntü elde etme ve analiz sağlar.

Doku Örneklerinde Cilt Hücresi Fenotiplerini ve Proliferasyon Durumlarını Değerlendirmek için Yüksek Verimli Görüntüleme ve Analiz İş Akışı

Bu makale, plazmonik fototermal tedavi için optik özellikleri çoğaltan tümör dokusu fantomlarının hazırlanmasına yönelik protokolü sunmaktadır. Fantom hazırlama, fototermal değerlendirmeler ve terapötik parametreleri değerlendirmek için fototermal sıcaklık ölçümlerine dayalı geliştirilen sayısal modelin doğrulanmasını detaylandırır ve ön test için in vivo çalışmalara etik, uygun maliyetli bir alternatif sunar.

Plazmonik Fototermal Kanser Tedavisi: Fototermal Sıcaklık Dağılımını Görselleştirmek için Nanopartikül Gömülü Tümör Dokusu Taklit Eden Fantomlar

Öğrenin, dinamik kızılötesi görüntüleme ile melanom ve deri kanserlerini invaziv olmayan yöntemle nasıl tespit edebilirsiniz. Bu teknik, termal kurtarma sırasında malign lezyonların artmış metabolik aktivitesini ölçerek erken teşhis sağlar.

Kantitatif Görselleştirme ve Dinamik Termal Görüntüleme Deri Kanseri Tespiti

Daha fazla video keşfet