Kantitatif Görselleştirme ve Dinamik Termal Görüntüleme Deri Kanseri Tespiti

1. Kurulum 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. 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 Soğutma etkisi olmadan termal görüntü lezyon tespit edilemeyen bu yana, bir kare yapıştırıcı işaretleyici lokalize pigmente lezyon (Şekil 1b) ilgi ve çevresi için kullanılır. Biz bir dijital fotoğraf makinesi (Canon PowerShot G11) (Şekil 1b), pigmente bir lezyonun ve yapışkan bir pencere bir parlak ışık görüntü kazanır. Bir dijital kamera (DermLite Foto Sistemi) bağlı bir dermatoscope polarize ışık görüntü yakalamak için kullanılır. Biz, Merlin midwave (3-5 mikron), Fig.1a, c. gösterilen kızılötesi kamera ile istikrarlı bir devlet kızılötesi görüntü elde Biz, hastanın cilt lezyon yanı sıra 50 mm çaplı çevresindeki bölge içeren bir dakikalık süre için bölgeye soğuk hava akışı geçerlidir. 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. Termal iyileşme sürecinde, pigmente bir lezyonun kızılötesi görüntüler, her 2 saniyede bir (Şekil 1c-d) yakalanır. Çalışma sırasında alınan tüm IR resim (beyaz ışık ve polarize ışık görüntüleri ek olarak) kaydedilir ve Labview yazılımı kullanılarak saklanır. 3. Görüntü İşleme 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. 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. 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. 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. Lezyonun şeklini belirlemek, kayıtlı kızılötesi görüntülerin her karşılık gelen bölge tanımlayın. Lezyon ve sağlıklı doku, sırasıyla temsil eden lezyon lezyon içinde rasgele noktaları seçmek. Biz, sağlıklı cilt ve lezyonun yanıt geçici termal yanıt karşılaştırın. 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: 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 Şekil 2 termal görüntüleme sistemi ile Sınav oda. Şekil 3 bir vorteks tüpünden, bir soğuk hava akışı üfleme lezyon ve Soğutma çevresindeki cilt dokusu .