定量的な可視化と動的な熱画像を用いた皮膚癌の発見

1。セットアップ赤外線カメラと赤外線画像の取得と保管だけでなく、コンピュータに接続されているデータ集録カード用のPCを搭載した温度管理された試験室は、図1Aに示されています。 室温と皮膚の表面温度は、患者調査や測定データの間にデータ収集カードに接続された熱電対によって監視されているコンピュータ上に格納されています。 2。画像収集病変が冷却効果がなく、熱画像で検出することができないので、正方形の接着剤のマーカーは、関心とその周辺（図1b）の色素性病変をローカライズするために使用されます。 我々は、デジタルカメラ（キヤノンPowerShot G11）（図1b）と色素性病変と接着剤窓の明るい光の像を取得する。 デジタルカメラ（DermLiteフォトシステム）に接続さdermatoscopeは、偏光のイメージをキャプチャするために使用されます。 我々は、図1Aに示すようにマーリンmidwave（3-5μm）の赤外線カメラでcを定常状態赤外線画像を取得私たちは、1分間の間、病変だけでなく、50mmの直径周辺領域を含む、患者の皮膚の領域に冷たい空気の流れを適用する。 1分後、我々は3-4分以内に室温（熱回復期）（図1c – d）で皮膚が再暖かくできるようにするには、この冷却ストレスを取り除く。 熱回復期、色素性病変の赤外線画像は2秒おき（図1c – d）がキャプチャされます。 試験期間中に撮影したすべてのIRの画像は（白色光と偏光の画像に加えて）保存し、LabVIEWソフトウェアを使用して格納されます。 3。画像処理 IR画像は、皮膚表面に正確に過渡的な温度分布を得るために、専用のMatlabのコードを用いて分析している。この目的のために、我々はいくつかの校正手順とマルチモーダル画像解析システムを導入する。 我々は、接着剤、マーカーの角をローカライズするために明るい光の像に画期的な検出アルゴリズムを適用することから始まります。次に、我々は、基準IR画像の対応点を同定した。 患者の不本意な身体/手足の動きを補償するために、我々は、回復期に赤外線画像シーケンスを整列させるための二次運動モデルのランドマークとして、これらの点を使用。 我々はランダムウォーカー、ユーザが空間的に病変の輪郭を描くマスク画像を作成するために、シード点を配置することでセグメンテーションを導くことができるインタラクティブな画像分割アルゴリズムを使用してください。 かつて我々は病変の形状を決定する、我々は、登録された赤外画像のそれぞれに対応する領域を識別します。 我々はそれぞれ、病変内のランダムな点を選択して、離れて病変と健康な組織を代表する病変から。 私たちは、健康な皮膚と病変の応答の過渡熱応答を比較する。 デジタル、ダーモスコピー、色分けされた冷却励起後に周囲の条件と2秒で記録された病変と周辺地域のIR画像、および病変と健常組織の過渡熱応答：私たちは、すべてのデータを示す表を用意。 4。代表的な結果： 図1。周囲温度での領域の色素性病変のクラスタとイメージング、Cに適用されるテンプレートのフレームと大きな体表面積のa）臨床試験室での赤外線イメージングシステムのHRIS、b）は写真）を参照赤外線画像、D）冷却およびeの後に同じ領域）黒色腫の病変と周囲の拡大セクション 図2。私たちの熱画像システムと試験室。 図3。渦管から冷たい空気の流れを吹くことによって病変と周囲の皮膚組織を冷却。