Kantitatif Görselleştirme ve Dinamik Termal Görüntüleme Deri Kanseri Tespiti
May 5th, 2011
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.
Bu prosedür, dinamik kızılötesi görüntüleme kullanarak melanom veya diğer cilt kanseri türlerini non-invaziv olarak teşhis etmeyi amaçlar. Lezyonun ve çevresindeki sağlıklı dokunun beyaz ışıkla fotoğrafını çekerek başlayın, ardından cildin aynı bölgesinin referans kızılötesi görüntüsünü izleyin. Sonra, lezyonu ve çevresindeki cildi soğutun.
Ardından soğutma stresini ortadan kaldırın ve termal geri kazanım adı verilen yeniden ısıtma işleminin kızılötesi bir filmini kaydedin. Son olarak, termal iyileşme işlemi sırasında zamanın bir fonksiyonu olarak cildin sıcaklığını ölçmek için yakalanan beyaz ışık ve kızılötesi görüntülerin veri analizini ve görüntü işlemesini gerçekleştirin, lezyonun bulunduğu yerdeki ve lezyondan uzaktaki cilt sıcaklığını karşılaştırın cilt kanseri ile ilişkili olabilecek artmış metabolik aktivitenin bir göstergesi olarak termal yanıttaki farklılıkları değerlendirmek için. Sonuç olarak, dinamik termal görüntüleme yoluyla ısı üretimini gösteren sonuçlar elde edilebilir.
Dinamik kızılötesi görüntüleme, melanomun hastalığın erken evresinde saptanmasını sağlayan noninvaziv objektif ve kantitatif bir yöntemdir. Bu yöntem, insan sinyal lezyonlarını seçip seçmediğim, metabolik olarak aktif olup olmadığı ve artan kan akışı ile birlikte metabolik aktivite seviyesini ölçüp ölçmediğim gibi alandaki temel soruları yanıtlamaya yardımcı olabilir. Bu, kanser evrelemesi ile bağlantılı olabilir.
Bu yöntem, kızılötesi görüntüleme tekniklerini kullanarak doğru yüzey sıcaklığı verilerinin elde edilmesinin ve görüntüleme işlemi sırasında deneğin istemsiz hareketinin telafi edilmesinin bir miktar karmaşıklığını gerektirir. Bu nedenle, laboratuvarımdan bir doktora sonrası araştırmacı olan Dr.Mcg Miguel Perini ve ben şimdi prosedürü gösterecek, Kızılötesi kamera ve kızılötesi görüntü toplama ve depolama için bir PC ve ayrıca bir bilgisayara bağlı bir veri toplama kartı ile donatılmış sıcaklık kontrollü bir muayene odası düzenleyin. Oda ve cilt yüzey sıcaklıklarını izlemek için, hasta çalışması sırasında termokuplları bir veri toplama kartına takın ve ölçüm verilerini bir bilgisayarda saklayın.
Termal görüntüde lezyon tespiti bir soğutma etkisi gerektirdiğinden, ilgilenilen pigmentli lezyonu ve çevresini dijital kamera ile lokalize etmek için kare bir yapışkan işaretleyici kullanın. Pigmentli lezyonun ve yapışkan pencerenin parlak bir ışık görüntüsünü elde edin. Ardından bir dermatoskopu dijital kameraya bağlayın ve oskopi görüntülerini yakalayın.
Laboratuvar görünümü yazılımı, laboratuvar görünümü yazılımını kullanarak tüm kızılötesi görüntüleri yakalar ve kaydeder. Merlin orta kızılötesi kamera ile kararlı durumdaki kızılötesi görüntüyü yakalayın. Hastanın cildinin lezyonu içeren bölgesine ve ayrıca 50 milimetre çapında bir çevre bölgesine soğuk hava akımı uygulamaya devam edin.
Bir dakika sonra, cildin oda sıcaklığında üç ila dört dakika boyunca yeniden ısınmasını sağlamak için soğutma stresini giderin. Bu termal iyileşme aşaması sırasında, cilt yüzeyinde doğru geçici sıcaklık dağılımları elde etmek için pigmentli lezyonun kızılötesi görüntülerini her iki saniyede bir yakalayın. IR görüntülerini, çeşitli kalibrasyon adımları ve çok modlu bir görüntü analiz sistemi dahil olmak üzere bu amaç için özelleştirilmiş bir MATLAB kodu kullanarak analiz edin.
Yapışkan işaretleyicinin köşelerini lokalize etmek için parlak ışık görüntüsüne bir yer işareti algılama algoritması uygulayarak başlayın. Daha sonra, referans IR görüntüsündeki karşılık gelen noktaları tanımlayın, iyileşme aşamasında IR görüntü dizisini hizalamak için bu noktaları ikinci dereceden bir hareket modelinde yer işaretleri olarak kullanarak hastanın istemsiz vücut veya uzuv hareketini telafi edin. Ardından, lezyonu tanımlayan bir maske görüntüsü oluşturmak için tohum noktaları yerleştirerek segmentasyonu uzamsal olarak yönlendirmek için rastgele yürüteç kullanın.
Lezyonun şekli belirlendikten sonra, kayıtlı IR görüntülerinin her birinde ilgili bölgeyi tanımlayın. Sırasıyla lezyonu ve sağlıklı dokuyu temsil eden lezyonun içinde ve lezyondan uzakta rastgele noktalar seçin. Ardından, her iki sitenin geçici termal tepkilerini karşılaştırın.
Son olarak, ortam koşullarında ve soğutma uyarımından iki saniye sonra kaydedilen lezyon ve çevresindeki alanın tüm dijital oskopi renk kodlu IR görüntülerinin yanı sıra lezyonun ve karşılık gelen sağlıklı dokunun geçici termal tepkilerini içeren bir tablo hazırlayın. Biyopsi için klinik endikasyonu olan pigmentli bir lezyona sahip hastaların görüntüleme için seçildiği bir hasta çalışmasında, melanom lezyonunun artmış metabolik aktivitesi dinamik kızılötesi görüntüleme ile tespit edilebilir. Hastanın çalışmasından veri toplandıktan sonra, hareket düzeltmesi ile kesin bir termal tepki eğrisi elde edilir.
Kızılötesi görüntüde veya termal iyileşme sırasında iyi huylu pigmente lezyon ile sağlıklı cilt dokusu arasında sıcaklık farkı yoktur. Termal görüntüleme, kızılötesi görüntülere dayalı olarak malign cilt lezyonlarında özel bir avantaj olduğunu kanıtlamaktadır. Termal iyileşme sırasında, sadece kızılötesi görüntüdeki melanom lezyonunun bulunduğu yerde önemli bir sıcaklık ve renk farkı gözlenir.
Tamamen optimize edildikten ve otomatikleştirildikten sonra, bu teknik düzgün bir şekilde gerçekleştirilirse iki, üç dakika içinde yapılabilir. Bu görüntüleme işlemi zararsızdır. Herhangi bir tehlike söz konusu değildir ve bu klinik teşhiste çok önemlidir.
Bu prosedüre katılırken, bu prosedürü takiben deneğin mümkün olduğunca hareketsiz kalması gerektiğini hatırlamak önemlidir. Kanserin ve ikinci lezyonun evrelemesi ve penetrasyon düzeyi gibi ek soruları yanıtlamak için biyopsi gibi diğer yöntemler de uygulanabilir.
Genel Bakış
Bu çalışma, melanom ve diğer cilt kanserlerini teşhis etmek için dinamik kızılötesi görüntülemeyi kullanan non-invaziv bir yöntemi göstermektedir. Araştırmacılar, cilt lezyonlarının soğumaya termal yanıtını ölçerek, metabolik aktivitelerine göre malign lezyonları tanımlayabilirler.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Onkoloji
- Dermatoloji
- Tıbbi Görüntüleme
Arka Plan
- Melanom, erken tespit gerektiren ciddi bir cilt kanseri türüdür.
- Geleneksel teşhis yöntemleri invaziv olabilir ve hemen sonuç vermeyebilir.
- Dinamik kızılötesi görüntüleme, cilt lezyonlarını değerlendirmek için non-invaziv bir alternatif sunar.
- Malign lezyonlarda artan metabolik aktivite, termal görüntüleme ile ölçülebilir.
Çalışmanın Amacı
- Termal görüntüleme kullanarak melanomun erken tespiti için bir yöntem geliştirmek.
- Geçici termal yanıtlar aracılığıyla cilt lezyonlarının metabolik aktivitesini değerlendirmek.
- Klinik ortamlarda kullanılabilecek non-invaziv bir teşhis aracı sağlamak.
Kullanılan Yöntemler
- Cilt lezyonlarının beyaz ışık ve kızılötesi görüntülerini yakalamak.
- Lezyona soğutma uygulamak ve termal iyileşme sürecini kaydetmek.
- Özelleştirilmiş MATLAB kodunu kullanarak sıcaklık değişikliklerini analiz etmek.
- Lezyonların termal yanıtlarını çevredeki sağlıklı dokuyla karşılaştırmak.
Ana Sonuçlar
- Dinamik kızılötesi görüntüleme, melanom lezyonlarındaki artan metabolik aktiviteyi tespit edebilir.
- Malign lezyonlarda termal iyileşme sırasında önemli sıcaklık farklılıkları gözlendi.
- Yöntem, benign ve malign pigmentli lezyonları ayırt etmede etkili olduğunu kanıtladı.
- Sonuçlar, bu tekniğin hızlı klinik kullanım için optimize edilebileceğini göstermektedir.
Sonuçlar
- Dinamik kızılötesi görüntüleme, melanomun erken tespiti için umut verici bir araçtır.
- Prosedür non-invazivdir ve hastalar için herhangi bir tehlike oluşturmaz.
- Dahası optimizasyon, bu teşhis yönteminin verimliliğini artırabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Dynamic thermal imaging enables quantitative, non-invasive detection of metabolic activity differences in skin lesions, supporting early-stage melanoma identification. This approach provides objective, reproducible data that can enhance predictive confidence in target validation for oncology diagnostics. Integrating such imaging modalities into discovery and translational workflows can accelerate risk-adjusted decision-making and portfolio triage in biopharma R&D.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables objective interrogation of metabolic activity in disease-relevant tissue.
- Supports functional target validation by distinguishing malignant from benign lesions based on thermal response.
- Provides quantitative data to inform predictive confidence and mechanistic de-risking in oncology biomarker research.
Screening & Assay Development
- Facilitates preparation of validated imaging assays for downstream compound evaluation.
- Delivers standardized, reproducible thermal response measurements for assay development.
- Enables rapid, scalable screening of lesion metabolic profiles in preclinical models.
Translational & Preclinical Research
- Aligns imaging outputs with disease-relevant metabolic biomarkers for translational continuity.
- Supports continuity from discovery through preclinical validation by providing non-invasive, quantitative endpoints.
- Reduces biological ambiguity in early-stage oncology research.
Pipeline & Workflow Integration
Dynamic thermal imaging fits within the discovery-to-preclinical continuum, bridging early target validation and translational biomarker assessment in oncology pipelines.
- Discovery Biology: Quantifies metabolic activity to clarify disease mechanisms and validate targets.
- Screening: Provides reproducible, quantitative thermal readouts for assay readiness.
- Analytics: Enables statistical comparison of lesion and healthy tissue responses for robust data interpretation.
- Translational Research: Connects imaging biomarkers to preclinical and clinical endpoints in melanoma research.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable, non-invasive imaging capability for diverse oncology and metabolic disease programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in lesion characterization.
- Operational Value: Standardizes imaging protocols for reproducibility and scalability across studies.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions and capital efficiency by providing early, objective data.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of oncology assets based on quantitative imaging biomarkers.
Implementation Considerations
- Requires expertise in infrared imaging and quantitative image analysis.
- Needs access to calibrated IR cameras, temperature-controlled environments, and analytical software.
- Demands cross-team standardization for data acquisition and analysis protocols.
- Adaptation may be needed for different lesion types or anatomical sites.
- Minimizing patient movement and ensuring accurate temperature measurement are critical for data quality.
