Visualization quantitativos e Detecção de Câncer de Pele Usando imagens térmicas dinâmico

1. Instalação A temperatura ambiente controlada exame equipado com uma câmera infravermelha e um computador para aquisição de imagem de infravermelhos e armazenamento, bem como um cartão de aquisição de dados conectado a um computador são mostrados na Fig.1a. A temperatura ambiente e temperatura da superfície da pele são monitoradas por termopares ligados a uma placa de aquisição de dados durante o estudo paciente e dados de medição são armazenados no computador. 2. Aquisição de imagem Uma vez que a lesão não pode ser detectado na imagem térmica, sem o efeito de resfriamento, um marcador adesivo quadrado é usado para localizar a lesão pigmentada de interesse e seu entorno (Figura 1b). Nós adquirimos uma imagem de luz brilhante da lesão pigmentada ea janela adesivo com uma câmera digital (Canon PowerShot G11) (Figura 1b). A dermatoscópio ligado a uma câmera digital (Foto DermLite System) é usado para capturar a imagem de luz polarizada. Nós adquirimos uma imagem de estado estacionário de infravermelho com um midwave Merlin (3-5 mm) câmera infravermelha mostrado na Fig.1a, c. Nós aplicamos uma corrente de ar frio para a área da pele do paciente contendo a lesão, bem como uma região de 50 mm de diâmetro ao redor para a duração de um minuto. Após um minuto, nós removemos esse estresse de resfriamento para permitir que a pele para re-aquecer em temperatura ambiente dentro de 3-4 minutos (fase de recuperação térmica) (Fig. 1c-d). Durante a fase de recuperação térmica, imagens infravermelhas da lesão pigmentada são capturadas a cada 2 segundos (Fig. 1c-d). Todas as imagens IR (além da luz branca e luz polarizada imagens) tomado durante o estudo são gravadas e armazenadas utilizando o software Labview. 3. Processamento de Imagem As imagens IR são analisados ​​usando um código Matlab dedicada, a fim de obter resultados precisos distribuições de temperatura transiente na superfície da pele. Para este fim, apresentamos vários passos de calibração e um sistema de análise multimodal da imagem. Começamos com a aplicação de um algoritmo de detecção de marco para a imagem de luz brilhante para localizar os cantos do marcador adesivo. Em seguida, identificamos os pontos correspondentes na imagem IR de referência. , A fim de compensar o movimento do corpo / membros involuntários do paciente, nós usamos esses pontos como pontos de referência em um modelo quadrático de movimento para alinhar a seqüência de imagens IR durante a fase de recuperação. Usamos o caminhante aleatório, um algoritmo de segmentação interativa de imagens onde o usuário pode espacialmente orientar a segmentação, colocando pontos de semente, para criar uma imagem de máscara delinear a lesão. Uma vez que determinam a forma da lesão, identificamos a região correspondente em cada uma das imagens registradas IR. Nós selecionamos pontos aleatórios no interior da lesão e longe da lesão que representa a lesão eo tecido saudável, respectivamente. Nós comparamos a resposta transiente térmico da pele saudável e da resposta da lesão. Preparamos uma tabela mostrando todos os dados: digital, dermatoscopia, codificados por cores imagens IR da lesão e área circunvizinha gravado em condições ambientais e 2 segundos após a excitação de arrefecimento, ea resposta transiente térmico da lesão e os tecidos saudáveis. 4. Resultados representativos: Figura 1. a) A fotografia do HRIS imagem infravermelha do sistema na sala de ensaio clínico, b) da maior área de superfície corporal com um cluster de lesões pigmentadas e armação modelo aplicado para imagens, c) imagem de referência da região de infravermelho à temperatura ambiente, d) mesma área após o resfriamento e e) seção ampliada da lesão melanoma e arredores Figura 2. Sala de exames com o nosso sistema de imagem térmica. Figura 3. Cooling da lesão e do tecido circunvizinho da pele soprando uma corrente de ar frio a partir de um tubo de vórtice.