Високоякісні діагностичні зображення – для будь-якого відтінку шкіри – Physics World

Фотоакустична візуалізація (ФА) — це неінвазивна діагностична техніка, яка дозволяє візуалізувати анатомічні структури, такі як артерії та кровоносні судини, на глибині до кількох сантиметрів у тканині. Але хоча цей метод візуалізації добре працює для людей зі світлим відтінком шкіри, він не може створити настільки чіткі зображення для пацієнтів із темнішою шкірою.

PA візуалізація працює шляхом освітлення тканини ближнім інфрачервоним світлом. Тканина поглинає оптичну енергію, змушуючи її розширюватися та генерувати акустичні хвилі, які можуть бути виявлені звичайними ультразвуковими датчиками. Однак під час зображення більш темної шкіри підвищений рівень меланіну поглинає більше падаючого світла, що знижує ефективність освітлення. Це поглинання також створює хвилі PA на поверхні шкіри, створюючи артефакти зображення, відомі як акустичні перешкоди.

Дослідницька співпраця між Університет Джонса Хопкінса і Університет Сан-Паулу знайшов спосіб вирішення цієї проблеми, використовуючи метод, який називається формуванням променя просторової когерентності з короткою затримкою (SLSC), який ефективно усуває небажані сигнали перешкод. Команда продемонструвала, що алгоритм формування променя SLSC значно підвищив якість зображення в усіх учасників – і особливо добре працював у тих, хто має більш темний відтінок шкіри – повідомляючи про свої висновки в Фотоакустика.

«Коли ви знімаєте крізь шкіру за допомогою світла, це схоже на слона в кімнаті: існують важливі упередження та проблеми для людей зі смаглявою шкірою порівняно зі світлими тонами шкіри», — каже один із старших авторів і винахідник SLSC. Дзвін Муїнату у заяві для преси. «Наша робота демонструє, що справедлива технологія зображення можлива».

Щоб перевірити цей підхід, команда записала дані ПА з передпліччя 18 добровольців з різними відтінками шкіри, використовуючи хвилю збудження 750, 810 і 870 нм. Щоб визначити вплив вмісту меланіну на звичайні амплітудні зображення PA, а також вплив формування променя SLSC, вони розрахували відношення сигнал/шум (SNR) променевої артерії, що проходить через передпліччя, і рівень навколишніх перешкод. артефакти як для звичайних, так і для зображень SLSC PA.

Замість того, щоб класифікувати тон шкіри за загальновживаною, але суб’єктивною шкалою типу шкіри Фіцпатріка, дослідники використали кількісний метод. Вимірюючи індивідуальний типологічний кут, який корелює з епідермальним вмістом меланіну, вони класифікували тон шкіри кожного учасника як дуже світлий, світлий, проміжний, коричневий, коричневий або темний.

На звичайних амплітудних зображеннях PA, отриманих при 810 нм, зображення добровольця 1 (який мав найсвітліший тон шкіри) забезпечувало хорошу візуалізацію променевої артерії та навколишніх дрібних кровоносних судин. ПА-зображення добровольця 18, який мав найтемніший відтінок шкіри, містило сильні артефакти, що заважали візуалізації радіальної артерії.

Дослідження рівня сигналу PA шкіри як функції від тону шкіри для кожного добровольця показало, що амплітуда цього сигналу збільшується зі збільшенням вмісту епідермального меланіну. Сигнал PA шкіри також залежав від довжини хвилі оптичного освітлення, при цьому нижчі сигнали спостерігалися на вищій довжині хвилі.

Звичайні PA-зображення добровольця 1 мали мінімальні акустичні перешкоди на всіх трьох довжинах хвиль. Однак для добровольця 18 на зображеннях були помітні сильні артефакти перешкод, особливо при 750 нм, де радіальну артерію не можна було відрізнити від фону.

З іншого боку, зображення SLSC PA містили набагато менше артефактів безладу як для світлошкірих, так і для темношкірих добровольців. Для світлих тонів шкіри зображення SLSC PA зменшило середній рівень перешкод на 0.7 дБ, з −16.2 дБ із зображенням PA на основі амплітуди до −17.0 дБ. Ефект був більш вираженим для темних тонів шкіри, зменшивши перешкоди на 6.1 дБ, від –7.9 до –14.0 дБ.

Цей знижений рівень перешкод призвів до кращої візуалізації променевої артерії. Крім того, зображення SLSC PA від волонтера 18 виявили маленьку кровоносну судину, яка раніше була замаскована перешкодами на звичайних зображеннях PA.

Розрахунок значень SNR для радіальної артерії (для трьох довжин хвиль разом) показав, що для всіх добровольців SNR зменшився для більш темних тонів шкіри на звичайних зображеннях PA. Формування променя SLSC покращило це SNR на середнє значення 3.8 дБ для всіх тонів шкіри, покращуючи візуалізацію радіальної артерії. Команда зазначає, що SLSC SNR, досягнутий для найтемнішого тону шкіри, можна порівняти зі звичайним SNR для найсвітлішого тону шкіри.

Дослідники прийшли до висновку, що кількісно визначене зміщення, викликане варіаціями тону шкіри, було успішно пом’якшене за допомогою формування променя SLSC. Зараз вони працюють над тим, щоб застосувати ці висновки зображення раку молочної залози, щоб отримати зображення кровоносних судин, які накопичуються в пухлинах та навколо них.

Відтінок шкіри впливає на фотоакустичні вимірювання оксигенації крові

«Ми прагнемо пом’якшити, а в ідеалі — усунути упередженість у технологіях візуалізації, враховуючи ширшу різноманітність людей, будь то темніші тони шкіри, більша щільність грудей або більший індекс маси тіла — наразі це викиди для стандартних методів візуалізації», — говорить Белл, який нещодавно отримав а Нагорода за лідерство в науковому розмаїтті за її дослідження інклюзивних технологій візуалізації. «Наша мета — максимізувати можливості наших систем візуалізації для ширшого кола наших пацієнтів».

«Наскільки нам відомо, наше дослідження є першим кількісним аналізом взаємозв’язків між відтінком шкіри, рівнем безладу та якістю зображення у фотоакустичній формі», – старший автор Тео Паван розповідає Світ фізики. «Наші висновки свідчать про те, що для майбутніх клінічних досліджень із використанням фотоакустичної візуалізації було б корисно включати інформацію про колір шкіри учасників у свої дослідження».

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://physicsworld.com/a/high-quality-diagnostic-imaging-for-all-skin-tones/