Гиперспектральный in vivo анализ хромофоров нормальной кожи и визуализация онкологических патологий

Автор: Шерендак Виолетта Павловна, Братченко Иван Алексеевич, Мякинин Олег Олегович, Вольхин Павел Николаевич, Христофорова Юлия Александровна, Морятов Александр Александрович, Мачихин Александр Сергеевич, Пожар Витольд Эдуардович, Козлов Сергей Васильевич, Захаров Валерий Павлович

Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics

Рубрика: Обработка изображений, распознавание образов

Статья в выпуске: 4 т.43, 2019 года.

Бесплатный доступ

В работе представлены результаты тестирования методов бесконтактной диагностики новообразований кожи, основанные на регистрации снимков, полученных с помощью гиперспектральной камеры с акустооптическим перестраиваемым фильтром. Для идентификации онкологических патологий предложен интегральный спектральный индекс по множеству концентрических областей вокруг источника роста новообразования исследуемой биоткани. Введенный индекс позволяет, наряду с изменением спектральных свойств ткани, косвенно учесть классические дерматоскопические параметры ABCD: асимметрию, неровность границ, цветовое разнообразие, диаметр новообразования. Приведены результаты разделимости обучающей выборки, и показана возможность применения предложенных подходов в клинической практике.

Еще

Гиперспектральная визуализация, хромофоры, меланин, гемоглобин, онкопатология, меланома, базально-клеточный рак, акустооптический видеоспектрометр, оптическая плотность, хромофорный индекс, классификация

Короткий адрес: https://sciup.org/140246499

IDR: 140246499   |   DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-4-661-670

Список литературы Гиперспектральный in vivo анализ хромофоров нормальной кожи и визуализация онкологических патологий

  • Parkin, D.M. Global cancer statistics, 2002 / D.M. Parkin, F. Bray, J. Ferlay, P. Pisani // CA: A Cancer Journal for Clinicians. - 2005. - Vol. 5, Issue 2. - P. 74-108. - DOI: 10.3322/canjclin.55.2.74
  • World cancer report 2008 / ed. by P. Boyle, D. Parkin. - Lyon: International Agency for Research on Cancer, 2008. - 511 p.
  • Siegel, R. Cancer statistics, 2012 / R. Siegel, D. Naishadham, A. Jemal // CA Cancer J Clin. - 2012. - Vol. 62. - P. 10-29. - DOI: 10.3322/caac.20138
  • Злокачественные новообразования в России в 2015 году (заболеваемость и смертность) / А.Д. Каприн, В.В. Старинский, Г.В. Петрова. - M.: МНИОИ им. П.А. Герцена - филиал ФГБУ "НМИРЦ" Минздрава России, 2017. - 250 c.
  • Братченко, И.А. Гиперспектральная визуализация патологий кожи в видимой области / И.А. Братченко, М.В. Алонова, О.О. Мякинин, А.А. Морятов, С.В. Козлов, В.П. Захаров. // Компьютерная оптика. - 2016. - Т. 40, № 2. - С. 240-248. - DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-2-240-248
  • Gross, P.E. Challenges to effective cancer control in China, India, and Russia / P.E. Gross, K. Strasser-Weippl, BL. Lee-Bychkovsky, [et al.] // The Lancet Oncology. - 2014. - Vol. 15. - P. 489-538. -
  • DOI: 10.1016/S1470-2045(14)70029-4
  • Majoie, С. Perineural tumor extension of facial malignant melanoma: CT and MRI / C. Majoie // Journal of Computer Assisted Tomography. - 1991. - Vol. 15. - P. 570-574.
  • Argenziano, G. Dermoscopy of pigmented skin lesions - a valuable tool for early diagnosis of melanoma / G. Argenziano, H.P. Soyer // The Lancet Oncology. - 2001. - Vol. 2, Issue 7. - P. 443-449. -
  • DOI: 10.1016/S1470-2045(00)00422-8
  • Bratchenko, I.A. Combined Raman and autofluorescence ex vivo diagnostics of skin cancer in near-infrared and visible regions / I.A. Bratchenko, D.N. Artemyev, O.O. Myakinin, et al. // Journal of Biomedical Optics. - 2017. - Vol. 22, Issue 2. - 027005. -
  • DOI: 10.1117/1.JBO.22.2.027005
  • Lim, L. Clinical study of noninvasive in vivo melanoma and nonmelanoma skin cancers using multimodal spectral diagnosis / L. Lim, B. Nichols, M. Migden, et al. // Journal of Biomedical Optics. - 2014. - Vol. 19, Issue 11. - 117003. -
  • DOI: 10.1117/1.JBO.19.11.117003
  • Calin, M.A. Hyperspectral imaging in the medical field: Present and future / M.A. Calin, V. Sorin, D. Savastru, M. Dragos // Applied Spectroscopy Reviews. - 2014. - Vol. 49. - P. 435-447. -
  • DOI: 10.1080/05704928.2013.838678
  • Calin, M.A. Hyperspectral imaging-based wound analysis using mixture-tuned matched filtering classification method / M.A. Calin, T. Coman, S.V. Parasca, et al. // Journal of Biomedical Optics. - 2015. - Vol. 20, Issue 4. - 046004. -
  • DOI: 10.1117/1.JBO.20.4.046004
  • Nagaoka, T. A possible melanoma discrimination index based on hyperspectral data: A pilot study / T. Nagaoka, A. Nakamura, H. Okutani, et al. // Skin Research and Technology. - 2012. - Vol. 18. - P. 301-310. -
  • DOI: 10.1111/j.1600-0846.2011.00571.x
  • Nagaoka, T. Hyperspectroscopic screening of melanoma on acral volar skin / T. Nagaoka, A. Nakamura, H. Okutani, et al. // Skin Research and Technology. - 2013. - Vol. 19. - P. e290-e296. -
  • DOI: 10.1111/j.1600-0846.2012.00642.x
  • Abbasi, N.R. Early diagnosis of cutaneous melanoma: revisiting the ABCD criteria / N.R. Abbasi, H.M. Shaw, D.S. Rigel, et al. // Journal of the American Medical Association. - 2004. - Vol. 292, Issue 22. - P. 2771-2776. -
  • DOI: 10.1001/jama.292.22.2771
  • Zakharov, V.P. Comparative analysis of combined spectral and optical tomography methods for detection of skin and lung cancers / V.P. Zakharov, I.A. Bratchenko, D.N. Artemyev, et al. // Journal of Biomedical Optics. - 2015. - Vol. 20, Issue 2. - 025003. -
  • DOI: 10.1117/1.JBO.20.2.025003
  • Argenziano, G. Epiluminescence microscopy for the diagnosis of doubtful melanocytic skin lesions / G. Argenziano, G. Fabbrocini, P. Carli, V. De Giorgi, E. Sammarco, M. Delfino // Archives of Dermatology. - 1998. - Vol. 134. - P. 1563-1570. -
  • DOI: 10.1001/archderm.134.12.1563
  • Machikhin, A. Aberration analysis of AOTF-based spectral imaging systems / A. Machikhin, V. Batshev, V. Pozhar // Journal of the Optical Society of America A. - 2017. - Vol. 34, Issue 7. - P. 1109-1113. -
  • DOI: 10.1364/JOSAA.34.001109
  • Zherdeva, L.A. In vivo hyperspectral imaging and differentiation of skin cancer / L.A. Zherdeva, I.A. Bratchenko, O.O. Myakinin, et al. // Proceedings of SPIE. - 2016. - Vol. 10024. - 100244G. -
  • DOI: 10.1117/12.2246433
  • Lihachev, A. Autofluorescence imaging of basal cell carcinoma by smartphone RGB camera / A. Lihachev, A. Derjabo, I. Ferulova, et al. // Journal of Biomedical Optics. - 2015. - Vol. 20, Issue 12. - 120502. -
  • DOI: 10.1117/1.JBO.20.12.120502
  • Lihacova, L. Semi-automated non-invasive diagnostics method for melanoma differentiation from nevi and pigmented basal cell carcinomas / L. Lihacova, K. Bolocko, A. Lihachev. // Proceedings of SPIE. - 2017. - Vol. 10592. - 1059206. -
  • DOI: 10.1117/12.2295773
  • Neittaanmäki, N. Hyperspectral imaging in detecting dermal invasion in lentigo maligna melanoma / N. Neittaanmäki, M. Salmivuori, I. Pölönen, et al. // British Journal of Dermatology. - 2017. - Vol. 177. - P. 1742-1744. -
  • DOI: 10.1111/bjd.15267
  • Esteva, A. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks / A. Esteva, B. Kuprel, R.A. Novoa, J. Ko, S.M. Swetter, H.M. Blau, S. Thrun // Nature. - 2017. - Vol. 542. - P. 115-118. -
  • DOI: 10.1038/nature21056
  • Li, Y. Skin lesion analysis towards melanoma detection using deep learning network / Y. Li, L. Shen // Sensors. - 2018. - Vol. 18. - 556. -
  • DOI: 10.3390/s18020556
Еще
Статья научная