Гиперспектральный in vivo анализ хромофоров нормальной кожи и визуализация онкологических патологий

Шерендак1 В.П., Братченко И.А.1, Мякинин О.О.1, Вольхин П.Н.1, Христофорова Ю.А.1,

Морятов А.А.2, Мачихин А.С.3, Пожар В.Э.3, Козлов С.Г.2, Захаров В.П.1

1 Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва, 443086, Россия, Самарская область, Самара, Московское шоссе, д. 34,

2 Самарский государственный медицинский университет, Самара, Россия,

3 Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН, Москва, Россия

Аннотация:
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.

Ключевые слова:
гиперспектральная визуализация, хромофоры, меланин, гемоглобин, онкопатология, меланома, базально-клеточный рак, акустооптический видеоспектрометр, оптическая плотность, хромофорный индекс, классификация

Цитирование:
Шерендак, В.П. Гиперспектральный in vivo анализ хромофоров нормальной кожи и визуализация онкологических патологий / В.П. Шерендак, И.А. Братченко, О.О. Мякинин, П.Н. Вольхин, Ю.А. Христофорова, А.А. Морятов, А.С. Мачихин, В.Э. Пожар, С.Г. Козлов, В.П. Захаров // Компьютерная оптика. – 2019. – Т. 43, № 4. – С. 661-670. – DOI: 10.18287/2412-6179-2019-43-4-661-670.

Литература:

  1. 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.
  2. World cancer report 2008 / ed. by P. Boyle, D. Parkin. – Lyon: International Agency for Research on Cancer, 2008. – 511 p.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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.
  15. 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.
  16. 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.
  17. 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.
  18. 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.
  19. 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.
  20. 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.
  21. 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.
  22. 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.
  23. 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.
  24. 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.

     


© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20