Wpływ wstępnego schłodzenia ciała z wykorzystaniem automatycznego nawiewu na wartość diagnostyczną obrazów termicznych gruczołu piersiowego

Szurko, Agnieszka; Kiełboń, Agnieszka; Lasyk, Dorota; Kokoszka, Katarzyna; Stanek, Agata; Cholewka, Armand

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Wpływ wstępnego schłodzenia ciała z wykorzystaniem automatycznego nawiewu na wartość diagnostyczną obrazów termicznych gruczołu piersiowego

Autorzy

Szurko Agnieszka , Kiełboń Agnieszka , Lasyk Dorota , Kokoszka Katarzyna , Stanek Agata , Cholewka Armand

Treść / Zawartość

Pełne teksty:

Pobierz

Identyfikatory

Warianty tytułu

The effect of pre-cooling the body with the use of automatic ventilation on the diagnostic value of thermal images of the mammary gland

Języki publikacji

Abstrakty

Termografia, jako nieinwazyjna metoda pozwalająca szybko i skutecznie wykryć obszary o podwyższonej temperaturze powierzchni ciała, idealnie nadaje się do celów wspomagających diagnostykę schorzeń piersi. Celem przeprowadzonych badań było udoskonalenie procedur badawczych z wykorzystaniem termowizji poprzez zastosowanie wstępnego schłodzenia ciała ochotników. Pomiary wykonano w Laboratorium Medycyny Sportowej Instytutu Inżynierii Biomedycznej na Uniwersytecie Śląskim. Grupa badawcza składała się z 5 zdrowych, młodych osób. Ciało ochotników zostało schłodzone w komorze kriogenicznej CrioSpace firmy JBG2 przy pomocy powietrza o temperaturze 0°C. Na uzyskanych termogramach gruczołów piersiowych oznaczone zostały obszary pomiarowe według stosowanej w medycynie konwencji. Analizowane termogramy oraz parametry temperaturowe jednoznacznie wykazały zwiększenie zakresu obserwowanych różnic temperaturowych po schłodzeniu piersi. Kontrast temperaturowy obliczany na podstawie różnic średnich temperatur symetrycznych obszarów piersi wzrastał nawet kilkakrotnie. Prosty zabieg ochłodzenia badanego obszaru może zatem podnieść czułość i dokładność pomiarów termowizyjnych.

Thermography as a non-invasive method that allows to detect quickly and effectively areas with increased body surface temperature, is ideally suited for supporting the diagnosis of breast diseases. The aim of the research was to improve research procedures using thermovision by applying pre-cooling of the volunteers’ bodies. The measurements were made at the Sports Medicine Laboratory of the Institute of Biomedical Engineering at the University of Silesia. The research group consisted of 5 healthy young people. The body of the volunteers was cooled in the CryoSpace cryogenic chamber by JBG2, with the use of air at a temperature of 0℃. Measurement areas were marked on the obtained thermographs of the mammary glands according to the convention used in medicine. The analysed thermograms and temperature parameters clearly showed an increase in the range of observed temperature differences after breast cooling. The temperature contrast, calculated on the basis of differences in mean temperatures of symmetrical breast areas, increased even several times. A simple treatment of cooling the examined area can therefore increase the sensitivity and accuracy of thermal imaging measurements.

Słowa kluczowe

termografia piersi kriokomora nowotwór piersi

breast thermography cryochamber breast cancer

Wydawca

Indygo Zahir Media

Czasopismo

Inżynier i Fizyk Medyczny

Rocznik

2022

Tom

Vol. 11, nr 6

Strony

473--478

Opis fizyczny

Bibliogr. 27 poz., fot., rys.

Twórcy

autor

Szurko Agnieszka

agnieszka.szurko@us.edu.pl

Wydział Nauk Ścisłych i Technicznych, Instytut Inżynierii Biomedycznej, Uniwersytet Śląski w Katowicach, ul. Bankowa 12, 40-007 Katowice, tel. +48 32 349 75 86

autor

Kiełboń Agnieszka

Wydział Nauk Ścisłych i Technicznych, Instytut Inżynierii Biomedycznej, Uniwersytet Śląski w Katowicach, ul. Bankowa 12, 40-007 Katowice, tel. +48 32 349 75 86

autor

Lasyk Dorota

Uniwersyteckie Centrum Kliniczne im. prof. K. Gibińskiego Śląskiego Uniwersytetu Medycznego w Katowicach, Zakład Diagnostyki Obrazowej i Radiologii Zabiegowej, ul. Ceglana 35, 40-514 Katowice

autor

Kokoszka Katarzyna

Wydział Nauk Ścisłych i Technicznych, Instytut Inżynierii Biomedycznej, Uniwersytet Śląski w Katowicach, ul. Bankowa 12, 40-007 Katowice, tel. +48 32 349 75 86

autor

Stanek Agata

Katedra i Oddział Chorób Wewnętrznych, Angiologii i Medycyny Fizykalnej, Wydział Nauk Medycznych w Zabrzu, Śląski Uniwersytet Medyczny w Katowicach, ul. Batorego 15, 41-902 Bytom

autor

Cholewka Armand

Wydział Nauk Ścisłych i Technicznych, Instytut Inżynierii Biomedycznej, Uniwersytet Śląski w Katowicach, ul. Bankowa 12, 40-007 Katowice, tel. +48 32 349 75 86

Bibliografia

1. M.P. Curado: Breast cancer in the world: incidence and mortality, Salud Publica de Mexico, 53(5), 2011, 372-384.
2. S. Civilibal, K.K. Cevik, A. Bozkurt: A deep learning approach for automatic detection, segmentation and classification of breast lesions from thermal images, Expert Systems with Applications, 212, 2022, 118774, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118774.
3. H. Sung, J. Ferlay, R.L. Siegel, M. Laversanne, I. Soerjomataram, A. Jemal, F. Bray: Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries, CA: A Cancer Journal for Clinicians, 71(3), 2021, 209-249, https://doi.org/10.3322/caac.21660.
4. E. Lääperi, A.-L. Lääperi, M. Strakowska, B. Wiecek, P. Przymusiala: Application of cold provocation for breast cancer screening using IR thermography, EAT2012 Book of Proceedings – Appendix 1 of Thermology International 22(3), 2012, 55-58.
5. J.R. Keyserlingk, P.D. Ahlgren, E. Yu, N. Belliveau, M. Yassa: Functional infrared imaging of the breast, IEEE engineering in medicine and biology magazine: the quarterly magazine of the Engineering in Medicine & Biology Society, 19(3), 2000, 30-41, https://doi.org/10.1109/51.844378.
6. J.G. Elmore, C.K. Wells, C.H. Lee, D.H. Howard, A.R. Feinstein: Variability in radiologists’ interpretations of mammograms, The New England Journal of Medicine, 331(22), 1994, 1493-1499, https://doi.org/10.1056/NEJM199412013312206.
7. U.R. Acharya, E.Y. Ng, J.H. Tan, S.V. Sree: Thermography based breast cancer detection using texture features and Support Vector Machine, Journal of Medical Systems, 36(3), 2012, 1503-1510, https://doi.org/10.1007/s10916-010-9611-z.
8. J.K. Gohagan, N.D. Rodes, C.W. Blackwell, W.P. Darby, C. Farrell, T. Herder, D.K. Pearson, E.L. Spitznagel, M.D. Wallace: Individual and combined effectiveness of palpation, thermography, and mammography in breast cancer screening, Preventive Medicine, 9(6), 1980, 713-721, https://doi.org/10.1016.
9. K.R. Foster: Thermographic detection of breast cancer, IEEE engineering in medicine and biology magazine: the quarterly magazine of the Engineering in Medicine & Biology Society, 17(6), 1998, 10-14, https://doi.org/10.1109/51.734241.
10. M. Sadeghi, A. Boese, I. Maldonado, M. Friebe, J. Sauerhering, S. Schlosser, H. Wehberg, K. Wehberg: Feasibility test of Dynamic Cooling for detection of small tumors in IR thermographic breast imaging, Current Directions in Biomedical Engineering, 5(1), 2019, 397-399, https://doi.org/10.1515/cdbme-2019-0100.
11. P.K. Ravert, C. Huffaker: Breast cancer screening in women: An integrative literature review, Journal of the American Academy of Nurse Practitioners, 22(12), 2010, 668-673, https://doi.org/10.1111/j.1745-7599.2010.00564.x.
12. J. Zuluaga-Gomez, N. Zerhouni, Z. Al Masry, C. Devalland, C. Varnier: A survey of breast cancer screening techniques: thermography and electrical impedance tomography, Journal of Medical Engineering & Technology, 43(5), 2019, 305-322, https://doi.org/10.1080/03091902.2019.1664672.
13. J. Zuluaga-Gomez, Z. Al Masry, K. Benaggoune, S. Meraghni, N. Zerhouni: A CNN-based methodology for breast cancer diagnosis using thermal images, Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization, 9(2), 2021, 131-145, https://doi.org/10.1080/21681163.2020.1824685.
14. B. Krawczyk, G. Schaefer, S.Y. Zhu: Breast cancer identification based on thermal analysis and a clustering and selection classification ensemble, In: International Conference on Brain and Health Informatics, Maebashi, Gunma: Springer, 2013, 256-265.
15. A. Lozano, F. Hassanipour: Infrared imaging for breast cancer detection: An objective review of foundational studies and its proper role in breast cancer screening, Infrared Physics & Technology, 97, 2019, 244-257, https://doi.org/10.1016/j.infrared.2018.12.017.
16. E.Y. Ng, Y. Chen, L.N. Ung: Computerized breast thermography: study of image segmentation and temperature cyclic variations, Journal of Medical Engineering & Technology, 25(1), 2001, 12-16, https://doi.org/10.1080/03091900010022247.
17. Y. Ohashi, I. Uchida: Applying dynamic thermography in the diagnosis of breast cancer, IEEE engineering in medicine and biology magazine: the quarterly magazine of the Engineering in Medicine & Biology Society, 19(3), 2000, 42-51, https://doi.org/10.1109/51.844379.
18. G. Ursin, L. Hovanessian-Larsen, Y.R. Parisky, M.C. Pike, A.H. Wu: Greatly increased occurrence of breast cancers in areas of mammographically dense tissue, Breast Cancer Research: BCR, 7(5), 2005, 605-608, https://doi.org/10.1186/bcr1260.
19. V.A. McCormack, I. dos Santos Silva: Breast density and parenchymal patterns as markers of breast cancer risk: a meta-analysis, Cancer epidemiology, biomarkers & prevention: a publication of the American Association for Cancer Research, cosponsored by the American Society of Preventive Oncology, 15(6), 2006, 1159-1169, https://doi.org/10.1158/1055-9965.EPI-06-0034.
20. H. Qi, W.E. Snyder, J.F. Head, R.L. Elliott: Detecting breast cancer from infrared images by asymmetry analysis, In: 22nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, IEEE, https://doi.org/10.1109/iembs.2000.897952.
21. U.R. Gogoi, M.K. Bhowmik, D. Bhattacharjee, A.K. Ghosh: Singular value based characterization and analysis of thermal patches for early breast abnormality detection, Australasian Physical & Engineering Sciences in Medicine, 41(4), 2018, 861-879, https://doi.org/10.1007/s13246-018-0681-4.
22. U.R. Gogoi, G. Majumdar, M.K. Bhowmik, A.K. Ghosh, D. Bhattacharjee: Breast abnormality detection through statistical feature analysis using infrared thermograms, Proceeding of IEEE International Symposium on Advanced Computing and Communication (ISACC), IEEE, 2015, 258-265, https://doi.org/10.1109/isacc.2015.7377351.
23. B.B. Lahiri, S. Bagavathiappan, T. Jayakumar, J. Philip: Medical applications of infrared thermography: A review, Infrared Physics & Technology, 55(4), 2012, 221-235, https://doi.org/10.1016/j.infrared.2012.03.007.
24. G. Schaefer, M. Závišek, T. Nakashima: Thermography based breast cancer analysis using statistical features and fuzzy classification, Pattern Recogn, 42(6), 2009,1133-1137.
25. F.A.C. Faria, S.P. Cano, P.M. Gomez-Carmona, M. Sillero, C.M. Neiva: Infrared thermography to quantify the risk of breast cancer, Bioimages, 20(0), 2012, 1-7.
26. S. Uematsu: Symmetry of skin temperature comparing one side of the body to the other, Thermology, 1(1), 1985, 4-7.
27. http://www.mp.pl/artykuly/1142,zasady-pobierania-i-oceny-materialu-pochodzacego-z-biopsji/

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-ac0414b5-3c10-4ba3-a7bc-5d165366d311