[go: up one dir, main page]

RU2400265C1 - Method of determining borders of skin and mucous membrane neoplasms - Google Patents

Method of determining borders of skin and mucous membrane neoplasms Download PDF

Info

Publication number
RU2400265C1
RU2400265C1 RU2009119697/14A RU2009119697A RU2400265C1 RU 2400265 C1 RU2400265 C1 RU 2400265C1 RU 2009119697/14 A RU2009119697/14 A RU 2009119697/14A RU 2009119697 A RU2009119697 A RU 2009119697A RU 2400265 C1 RU2400265 C1 RU 2400265C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
points
occurrence
tum
norm
array
Prior art date
Application number
RU2009119697/14A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Иван Александрович Новиков (RU)
Иван Александрович Новиков
Екатерина Александровна Осипова (RU)
Екатерина Александровна Осипова
Original Assignee
Учреждение Российской академии медицинских наук Научно-исследовательский институт глазных болезней РАМН (НИИГБ РАМН)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Учреждение Российской академии медицинских наук Научно-исследовательский институт глазных болезней РАМН (НИИГБ РАМН) filed Critical Учреждение Российской академии медицинских наук Научно-исследовательский институт глазных болезней РАМН (НИИГБ РАМН)
Priority to RU2009119697/14A priority Critical patent/RU2400265C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2400265C1 publication Critical patent/RU2400265C1/en

Links

Images

Landscapes

  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)

Abstract

FIELD: medicine. ^ SUBSTANCE: invention relates to medicine and is intended for determining borders of skin and mucous membrane neoplasms. Irradiation of neoplasm and surrounding it area, which obviously belongs to unchanged tissues, with light is performed. Digital image of non-induced autofluorescence in range of wavelength larger with respect to light irradiation is obtained. On said image arrays of nnorm points and ntum points are singled out and brightness of each point of areas is determined. Frequency of occurrence of points with different brightness is calculated, frequency of occurrence is registered in one-dimensional arrays and synthetic array is formed by given formula. After that mean value of function of synthetic distribution is determined by formula. Array of n-points, located in window with symmetry centre in point with coordinates (x, y) is singled out, brightness for each point of array is determined and frequency of occurrence of points with different brightness is calculated. Frequency of occurrence is registered in two-dimensional array and mean occurrence is determined. Probability of passing of boundary tumour-unchanged tissue in point with coordinates (x, y) is determined by given formula and by local maximums, formed by points with adjacent coordinates, neoplasm boundaries are determined. ^ EFFECT: method allows to increase accuracy of determining boundaries of skin and mucous membrane neoplasms by analysis of fluorescent images of neoplasm zone, obtained without application of preparations which induce autofluorescence. ^ 1 ex, 4 dwg

Description

Предлагаемое изобретение относится к медицине и предназначено для определения границ новообразований кожи и слизистых оболочек.The present invention relates to medicine and is intended to determine the boundaries of neoplasms of the skin and mucous membranes.

В настоящее время определение границ новообразований кожи и слизистых оболочек в основном производится субъективно по данным клинического исследования. При этом возникают сложности объективного определения границ распространения опухолевого процесса на дооперационном этапе, что может приводить к продолженному росту новообразования уже после его удаления. Гистологическое исследование краев раны после хирургического удаления базально-клеточного рака у 1039 больных показало, что при узловой и поверхностной формах наблюдалось отсутствие опухолевых клеток по краю разреза соответственно у 93.6 и 96.4% больных. При инфильтративной и мультицентричной формах эти показатели составили соответственно 18.6 и 33.3% [Sexton М., Johnes D.В., Maloney М.Е. Histolgic pattern analysis of basal cell carcinoma. Study of a series of 1039 consecutive neoplasms // J. Am. Acad. Dermatol. - 1990. - V.23. P.1118-1126].Currently, the definition of the boundaries of neoplasms of the skin and mucous membranes is mainly done subjectively according to a clinical study. In this case, difficulties arise in objectively determining the boundaries of the spread of the tumor process at the preoperative stage, which may lead to continued growth of the neoplasm after its removal. Histological examination of the wound edges after surgical removal of basal cell carcinoma in 1039 patients showed that with nodular and superficial forms, there were no tumor cells along the edge of the incision in 93.6 and 96.4% of patients, respectively. With infiltrative and multicentric forms, these indicators were 18.6 and 33.3%, respectively [Sexton M., Johnes D.V., Maloney M.E. Histolgic pattern analysis of basal cell carcinoma. Study of a series of 1039 consecutive neoplasms // J. Am. Acad. Dermatol. - 1990. - V.23. P.1118-1126].

Все вышеперечисленное говорит о необходимости развития объективных методов обследования пациентов с новообразованиями кожи и слизистых оболочек на дооперационном этапе. Это позволит врачу более точно определить границы новообразования, что может значительно снизить количество рецидивов.All of the above indicates the need for the development of objective methods for examining patients with neoplasms of the skin and mucous membranes at the preoperative stage. This will allow the doctor to more accurately determine the boundaries of the neoplasm, which can significantly reduce the number of relapses.

Для объективного определения границ опухолей кожи и слизистых оболочек используют следующие способы (Лихванцева В.Г., Анурова О.А. Опухоли век: клиника, диагностика и лечение. Иллюстрированное руководство. М.: Геотар-медиа, 2007):The following methods are used to objectively determine the boundaries of skin tumors and mucous membranes (Likhvantseva V.G., Anurova O.A. Tumors of the eyelids: clinic, diagnosis and treatment. Illustrated guide. M.: Geotar-media, 2007):

- радиоизотопная диагностика,- radioisotope diagnostics,

- термографические способы исследования.- thermographic research methods.

Однако применение лучевых способов диагностики предполагает радиационную нагрузку на пациента, что ограничивает применение этого метода для определения границ. Кроме этого, и лучевые способы диагностики, и термография имеют низкую разрешающую способность, ограничивающую применение их для исследований топографии новообразований малых размеров и сложной морфологии.However, the use of radiation diagnostic methods involves the radiation load on the patient, which limits the use of this method to determine the boundaries. In addition, both radiation diagnostic methods and thermography have a low resolution, limiting their use for studies of the topography of small neoplasms and complex morphology.

Ближайшим аналогом предлагаемого изобретения является способ того же назначения, включающий в себя анализ изображений 5-АЛК (5-аминолевулиновой кислотой) индуцированной флуоресценции новообразований и окружающей их здоровой кожи и слизистых оболочек (Чиссов В.И., Соколов В.В., Булгакова Н.Н., Филоненко Е.В. Флуоресцентная эндоскопия, дерматоскопия и спектрофотометрия в диагностике злокачественных опухолей основных локализаций. Росс. биотерапевт. журнал, 2003. - № 4. - С.45-55). При этом для усиления флуоресценции эндогенного протопорфирина IX используют препарат 5-АЛК - 20% мази «Аласенс», что на уровне техники ближайшего аналога позволяет выявить границы опухолевой ткани за счет усиления флуоресцентного контраста в опухолевой ткани. Для поиска границ новообразований производят фоторегистрацию индуцированной флуоресценции опухоли при возбуждении светом с длиной волны 380-460 нм. Получают флуоресцентное изображение. Оценку границ опухоли производят за счет субъективного выбора порога яркости флуоресценции. К недостаткам ближайшего аналога относится необходимость использования препаратов 5-аминолевулиновой кислоты, что приводит к развитию локальной фототоксичности, длящейся около суток. Кроме того, в связи с различием в структуре поверхностей опухоли и окружающих тканей интенсивность проникновения препарата также будет изменяться. Это, в свою очередь, является причиной неоднородной флуоресцентной картины самой опухоли и искажает истинные значения флуоресцентного контраста.The closest analogue of the present invention is a method of the same purpose, including image analysis of 5-ALA (5-aminolevulinic acid) induced fluorescence of tumors and their healthy skin and mucous membranes (Chissov V.I., Sokolov V.V., Bulgakova N .N., Filonenko EV Fluorescence endoscopy, dermatoscopy and spectrophotometry in the diagnosis of malignant tumors of the main localizations. Ross. Biotherapist. Journal, 2003. - No. 4. - P.45-55). At the same time, to enhance the fluorescence of endogenous protoporphyrin IX, the drug 5-ALA — 20% Alasens ointment — is used, which, on the level of technology of the closest analogue, makes it possible to identify the boundaries of tumor tissue due to increased fluorescence contrast in tumor tissue. To search for the boundaries of neoplasms, the induced fluorescence of the tumor is photographed upon excitation with light with a wavelength of 380-460 nm. A fluorescence image is obtained. Evaluation of the boundaries of the tumor is carried out due to the subjective choice of the fluorescence brightness threshold. The disadvantages of the closest analogue include the need to use preparations of 5-aminolevulinic acid, which leads to the development of local phototoxicity, which lasts about a day. In addition, due to the difference in the structure of the surfaces of the tumor and surrounding tissues, the penetration rate of the drug will also change. This, in turn, is the cause of the inhomogeneous fluorescence pattern of the tumor itself and distorts the true values of the fluorescence contrast.

Задачей изобретения является разработка нового способа определения границ новообразований кожи и слизистых оболочек путем анализа флуоресцентных изображений зоны новообразования, полученных без использования препаратов, индуцирующих аутофлуоресценцию.The objective of the invention is to develop a new method for determining the boundaries of neoplasms of the skin and mucous membranes by analyzing fluorescence images of the neoplasm zone obtained without the use of drugs that induce autofluorescence.

Ткани человека содержат большое число разнообразных природных флуорофоров, имеющих различные спектральные области флуоресценции. Таким образом, в различных спектральных диапазонах флуоресценция нормальной ткани и новообразования будет отличаться по интенсивности.Human tissues contain a large number of diverse natural fluorophores having different spectral regions of fluorescence. Thus, in different spectral ranges, the fluorescence of normal tissue and neoplasm will differ in intensity.

Такое различие определит уникальные функции распределения яркости на цифровой флуоресцентной фотографии для совокупности точек, характеризующих опухоль, и для совокупности точек, характеризующих нормальную ткань.Such a difference will determine the unique functions of the distribution of brightness on a digital fluorescence photograph for a set of points characterizing a tumor and for a set of points characterizing normal tissue.

Если допустить, что исследователь может уверенно указать на участок массива точек фотографии, заведомо принадлежащий только неизмененной ткани, то для него может быть построена дискретная функция распределения яркости fnorm(В).If we assume that the researcher can confidently point to the portion of the array of points of the photograph that obviously belongs only to the unchanged tissue, then a discrete brightness distribution function f norm (B) can be constructed for it.

Аналогично для внутренней части опухоли может быть построена функция распределения ftumor(В).Similarly, the distribution function f tumor (B) can be constructed for the inner part of the tumor.

Очевидно, что может быть создана синтетическая функция распределения яркости fmodel(B), половина точек которой характеризовала бы опухоль, а половина - неизмененную ткань:Obviously, a synthetic brightness distribution function f model (B) can be created, half of the points of which would characterize the tumor, and half - unchanged tissue:

Figure 00000001
Figure 00000001

Таким образом, степень корреляции функции распределения яркости, построенной для любого центрально-симметричного окна fx,y(B) с синтетической функцией fmodel(B), и определяла бы вероятность Рx,y прохождения границы опухоль/нормальная ткань в центре (x, y) этого окна.Thus, the degree of correlation of the brightness distribution function constructed for any centrally symmetric window f x, y (B) with the synthetic function f model (B) would determine the probability P x, y of the passage of the tumor / normal tissue boundary in the center (x , y) of this window.

Px,y=Kk(fmodel(B);fx,y(B))P x, y = K k (f model (B); f x, y (B))

В общем случае поле вероятности прохождения границы между опухолью и нормальной кожей описывается условно-гладкой функцией, локальные максимумы которой будут соответствовать наиболее вероятному прохождению границы в этой точке.In the general case, the field of probability of passing the boundary between the tumor and normal skin is described by a conditionally smooth function, the local maxima of which will correspond to the most probable passing of the boundary at this point.

Техническим результатом предлагаемого способа является объективное определение границы между новообразованием и неизмененными тканями.The technical result of the proposed method is an objective determination of the boundary between the neoplasm and unchanged tissues.

Технический результат достигается путем нахождения совокупности точек с максимальной вероятностью прохождения через них границы между новообразованием и неизмененными тканями, где вероятность определяется за счет анализа уникальных функций распределения яркости флуоресцентного изображения опухоли и окружающей ее неизмененной ткани.The technical result is achieved by finding a set of points with a maximum probability of passing through them the boundary between the neoplasm and unchanged tissues, where the probability is determined by analyzing the unique distribution functions of the brightness of the fluorescence image of the tumor and surrounding unchanged tissue.

Способ осуществляют следующим образом.The method is as follows.

Возбуждают флуоресценцию интересующего участка кожи или слизистой оболочки. Производят цифровую фоторегистрацию тканей таким образом, чтобы фотография содержала и неизмененную ткань, и новообразование.Excite the fluorescence of the area of interest of the skin or mucous membrane. Digital tissue photo-registration is performed in such a way that the photograph contains both unchanged tissue and neoplasm.

На цифровой фотографии выделяют массив из nnorm-точек, заведомо принадлежащих только неизмененной ткани, и определяют яркость для каждой точки массива (B1, B2, B3 … Bn). Вычисляют частоту встречаемости fnorm(B) точек с различной яркостью. Записывают частоту встречаемости в двумерный массив [fnorm(0); fnorm(1); fnorm(2) … fnorm(255)].In a digital photograph, an array of n norm points, obviously belonging only to unchanged tissue, is isolated, and the brightness for each point of the array is determined (B 1 , B 2 , B 3 ... B n ). The frequency of occurrence f norm (B) of points with different brightness is calculated. The frequency of occurrence is recorded in a two-dimensional array [f norm (0); f norm (1); f norm (2) ... f norm (255)].

Выделяют массив из ntum-точек, заведомо принадлежащих только новообразованию, и определяют яркость для каждой точки массива (B1, B2, B3 … Bn). Вычисляют частоту встречаемости ftum(B) точек с различной яркостью. Записывают частоту встречаемости в двумерный массив [ftum(0); ftum(1); ftum(2) … ftum(255)].An array is selected from n tum points, obviously belonging only to the neoplasm, and the brightness is determined for each point of the array (B 1 , B 2 , B 3 ... B n ). The frequency of occurrence of f tum (B) points with different brightness is calculated. The frequency of occurrence is recorded in a two-dimensional array [f tum (0); f tum (1); f tum (2) ... f tum (255)].

Формируют синтетический массив частот встречаемости для области, половина точек которой характеризовала бы опухоль, а половина - неизмененную ткань:A synthetic array of frequencies of occurrence is formed for the region, half of the points of which would characterize the tumor, and half - unchanged tissue:

Figure 00000002
Figure 00000002

Определяют среднюю встречаемость синтетического распределения:The average occurrence of the synthetic distribution is determined:

Figure 00000003
Figure 00000003

На цифровой фотографии выделяют массив из n-точек, расположенных в окне с центром симметрии в точке с координатами (x, y), и определяют яркость для каждой точки массива (B1, В2, В3 … Вn). Вычисляют частоту встречаемости fx,y(B) точек с различной яркостью. Записывают частоту встречаемости в двумерный массив [fx,y(0); fx,y(1); fx,y(2) … fx,y(255)]. Определяют среднюю встречаемость:In a digital photograph, an array of n-points located in a window with a center of symmetry at a point with coordinates (x, y) is selected, and the brightness for each point of the array is determined (B 1 , B 2 , B 3 ... B n ). The frequency of occurrence of f x, y (B) points with different brightness is calculated. Record the frequency of occurrence in a two-dimensional array [f x, y (0); f x, y (1); f x, y (2) ... f x, y (255)]. Determine the average occurrence:

Figure 00000004
Figure 00000004

Определяют вероятность Рx,y прохождения границы опухоль-неизмененная ткань в точке с координатами (x, y):The probability P x, y of passing the tumor-unchanged tissue border at the point with coordinates (x, y) is determined:

Figure 00000005
Figure 00000005

Аналогично определяют вероятность прохождения границы опухоль-неизмененная ткань для всех точек изображения. Локальные максимумы, образованные точками со смежными координатами, будут соответствовать границе опухоли. Для облегчения определения границ новообразований была написана программа.Similarly determine the probability of passing the border of the tumor-unchanged tissue for all points of the image. Local maxima formed by points with adjacent coordinates will correspond to the border of the tumor. To facilitate the determination of the boundaries of neoplasms, a program was written.

ПримерыExamples

Пациентка П. 35 лет.Patient P., 35 years old.

Диагноз: Базально-клеточный рак кожи периорбитальной зоны слева (Фиг.1).Diagnosis: Basal cell carcinoma of the skin of the periorbital zone on the left (Figure 1).

С помощью 2 люминесцентных ламп с максимумами излучения 390, 415 и 433 нм, укрепленных на кронштейнах, возбуждают флуоресценцию интересующего участка кожи. Производят фоторегистрацию с помощью цифровой камеры таким образом, чтобы фотография (Фиг.2) содержала и неизмененную ткань, и новообразование.Using 2 fluorescent lamps with emission maxima of 390, 415 and 433 nm, mounted on brackets, excite fluorescence of the skin area of interest. Photoregistration is carried out using a digital camera so that the photograph (Figure 2) contains both unchanged tissue and neoplasm.

На красном канале цифровой фотографии выделяют массив N (Фиг.3) из nnorm=1600 точек, заведомо принадлежащих только неизмененной ткани, и определяют яркость для каждой точки массива (B1=67, B2=69, B3=67 … B1600=117). Вычисляют частоту встречаемости fnorm(B) точек с различной яркостью. Записывают частоту встречаемости в двумерный массив [fnorm(0)=0; fnorm(1)=0 … fnorm(67)=210… fnorm(136)=0 … fnorm(255)=0].On the red channel of the digital photo, an array N is selected (Fig. 3) from n norm = 1600 points, which obviously belong only to unchanged tissue, and the brightness for each point of the array is determined (B 1 = 67, B 2 = 69, B 3 = 67 ... B 1600 = 117). The frequency of occurrence f norm (B) of points with different brightness is calculated. The frequency of occurrence is recorded in a two-dimensional array [f norm (0) = 0; f norm (1) = 0 ... f norm (67) = 210 ... f norm (136) = 0 ... f norm (255) = 0].

Выделяют массив T (Фиг.3) из ntum=1600 точек, заведомо принадлежащих только новообразованию, и определяют яркость для каждой точки массива (B1=111, B2=149, B3=136 … B1600=117). Вычисляют частоту встречаемости ftum(B) точек с различной яркостью. Записывают частоту встречаемости в двумерный массив [ftum(0)=0; ftum(1)=0… ftum(67)=1 … ftum(136)=14 … ftum(255)=0].The array T is isolated (Fig. 3) from n tum = 1600 points, which obviously belong only to the neoplasm, and the brightness for each point of the array is determined (B 1 = 111, B 2 = 149, B 3 = 136 ... B 1600 = 117). The frequency of occurrence of f tum (B) points with different brightness is calculated. The frequency of occurrence is recorded in a two-dimensional array [f tum (0) = 0; f tum (1) = 0 ... f tum (67) = 1 ... f tum (136) = 14 ... f tum (255) = 0].

Формируют синтетический массив частот встречаемости для области, половина точек которой характеризовала бы опухоль, а половина - неизмененную ткань (по формуле):A synthetic array of frequencies of occurrence is formed for the region, half of the points of which would characterize the tumor, and half - unchanged tissue (according to the formula):

Figure 00000006
Figure 00000006

[ftum(0)=0; ftum(1)=0 … fnorm(67)=422 … ftum(136)=28 … ftum(255)=0].[f tum (0) = 0; f tum (1) = 0 ... f norm (67) = 422 ... f tum (136) = 28 ... f tum (255) = 0].

Определяют среднюю встречаемость синтетического распределения:The average occurrence of the synthetic distribution is determined:

Figure 00000007
Figure 00000007

На цифровой фотографии выделяют массив из 1600 точек, расположенных в окне с центром симметрии в точке К с координатами (x, y), и определяют яркость для каждой точки массива (B1=56, B2=99, B3=83 … B1600=108). Вычисляют частоту встречаемости fx,y(B) точек с различной яркостью. Записывают частоту встречаемости в двумерный массив [fx,y(0)=0; fx,y(1)=0; fx,y(83)=9… fx,y(255)=0]. Определяют среднюю встречаемость:An array of 1600 points located in a window with a center of symmetry at point K with coordinates (x, y) is distinguished in a digital photograph, and the brightness for each point of the array is determined (B 1 = 56, B 2 = 99, B 3 = 83 ... B 1600 = 108). The frequency of occurrence of f x, y (B) points with different brightness is calculated. The frequency of occurrence is recorded in a two-dimensional array [f x, y (0) = 0; f x, y (1) = 0; f x, y (83) = 9 ... f x, y (255) = 0]. Determine the average occurrence:

Figure 00000008
Figure 00000008

Определяют вероятность Рx,y прохождения границы опухоль-неизмененная ткань в точке K с координатами (x, y):The probability P x, y of passing the tumor-unchanged tissue border at the point K with the coordinates (x, y) is determined:

Figure 00000009
Figure 00000009

Аналогично, все точки красного канала полученного флуоресцентного изображения (Фиг.3) анализируют с помощью программы, включающей в себя весь алгоритм расчетов по объективному определению границ. На выходе получают изображение, отражающее вероятность прохождения границ опухоль-нормальная ткань (Фиг.4).Similarly, all points of the red channel of the obtained fluorescence image (Figure 3) are analyzed using a program that includes the entire calculation algorithm for objectively determining the boundaries. The output is an image reflecting the probability of passing the boundaries of the tumor-normal tissue (Figure 4).

Как видно (Фиг.4), границы, определяемые таким способом, значительно шире определяемых клинически.As can be seen (Figure 4), the boundaries determined in this way are much wider than clinically determined.

Claims (1)

Способ определения границ новообразований кожи и слизистых оболочек, включающий проведение светового облучения области новообразования и области, окружающей его и заведомо принадлежащей неизмененным тканям, получение цифрового изображения флуоресценции в диапазоне длин волн, большем по отношению к световому облучению, отличающийся тем, что получают цифровое изображение неиндуцированной аутофлуоресценции и на нем выделяют массивы из nnorm точек, заведомо принадлежащих области неизмененных тканей, и ntum точек, принадлежащих области новообразования, определяют яркость для каждой точки массивов [Bnorm1, Вnorm2, Вnorm3 … Вtumn] и [Вtum1, Вtum2, Вtum3 … Вtumn], вычисляют частоту встречаемости точек с различной яркостью, записывают частоту встречаемости в одномерные массивы [fnorm(0); fnorm(1); fnorm(2) … fnorm(255)] и [ftum(0); ftum(1); ftum(2) … ftum(255)], формируют синтетический массив fmodel(B) по формуле:
Figure 00000010

определяют среднее значение функции синтетического распределения по формуле:
Figure 00000011

выделяют массив из n-точек, расположенных в окне с центром симметрии в точке с координатами (x, y), определяют яркость для каждой точки массива (B1, B2, В3 … Вn), вычисляют частоту встречаемости fx,y(B) точек с различной яркостью, записывают частоту встречаемости в двумерный массив [fx,y(0); fx,y(1); fx,y(2) … fx,y(255)], определяют среднюю встречаемость по формуле:
Figure 00000012

определяют вероятность Рх,y прохождения границы опухоль-неизмененная ткань в точке с координатами (х,y) по формуле:
Figure 00000013

и определяют границы новообразования по локальным максимумам Pх,y, образованным точками со смежными координатами.
A method for determining the boundaries of neoplasms of the skin and mucous membranes, including conducting light irradiation of the neoplasm region and the region surrounding it and obviously belonging to unchanged tissues, obtaining a digital fluorescence image in a wavelength range greater than light irradiation, characterized in that a digital image of non-induced autofluorescence, and it is isolated from n norm arrays of points, known in the domain of the unmodified fabrics and n tum points belonging to the region but oobrazovaniya determine the brightness for each point arrays [B norm 1, norm 2, norm 3 ... In tum n] and [B tum 1, in tum 2, in tum 3 ... In tum n], the frequency of occurrence is calculated with different points brightness, record the frequency of occurrence in one-dimensional arrays [f norm (0); f norm (1); f norm (2) ... f norm (255)] and [f tum (0); f tum (1); f tum (2) ... f tum (255)], form a synthetic array f model (B) according to the formula:
Figure 00000010

determine the average value of the synthetic distribution function by the formula:
Figure 00000011

select an array of n-points located in a window with a center of symmetry at a point with coordinates (x, y), determine the brightness for each point of the array (B 1 , B 2 , B 3 ... V n ), calculate the frequency of occurrence f x, y (B) points with different brightness, record the frequency of occurrence in a two-dimensional array [f x, y (0); f x, y (1); f x, y (2) ... f x, y (255)], determine the average occurrence by the formula:
Figure 00000012

determine the probability P x, y of passing the tumor-unchanged tissue border at a point with coordinates (x, y) according to the formula:
Figure 00000013

and determine the boundaries of the neoplasm by local maxima P x, y formed by points with adjacent coordinates.
RU2009119697/14A 2009-05-26 2009-05-26 Method of determining borders of skin and mucous membrane neoplasms RU2400265C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2009119697/14A RU2400265C1 (en) 2009-05-26 2009-05-26 Method of determining borders of skin and mucous membrane neoplasms

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2009119697/14A RU2400265C1 (en) 2009-05-26 2009-05-26 Method of determining borders of skin and mucous membrane neoplasms

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2400265C1 true RU2400265C1 (en) 2010-09-27

Family

ID=42940209

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2009119697/14A RU2400265C1 (en) 2009-05-26 2009-05-26 Method of determining borders of skin and mucous membrane neoplasms

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2400265C1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2772543C1 (en) * 2021-06-23 2022-05-23 Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования "Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова" Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) Method for assessing the condition of local flaps in the nasal cavity using autofluorescence endoscopy after intra-nasal surgical interventions

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2288636C2 (en) * 2000-03-28 2006-12-10 Форт Фотоникс Лимитед Method and systems for detecting parameters and mapping of tissue lesions

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2288636C2 (en) * 2000-03-28 2006-12-10 Форт Фотоникс Лимитед Method and systems for detecting parameters and mapping of tissue lesions

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
МАХСОН А.Н. и др. Новые возможности и перспективы ранней диагностики злокачественных опухолей, IX Российский онкологический конгресс, 22-24 ноября 2005. - М.: с.11-14. SEXTON М et al., Histologic pattern analysis of basal cell carcinoma. Study of a series of 1039 consecutive neoplasms, J Am Acad Dermatol., 1990 Dec, 23(6 Pt 1), p.1118-1126. *
ЧИССОВ В.И. и др. Флуоресцентная эндоскопия, дермоскопия и спектрофотометрия в диагностике злокачественных опухолей основных локализаций, Российский биотерапевтический журнал, №4, 2003, с.44-55. *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2772543C1 (en) * 2021-06-23 2022-05-23 Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования "Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова" Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) Method for assessing the condition of local flaps in the nasal cavity using autofluorescence endoscopy after intra-nasal surgical interventions

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Habibalahi et al. Novel automated non invasive detection of ocular surface squamous neoplasia using multispectral autofluorescence imaging
CN103608662B (en) The identification device of tumor locus and recognition methods
Pietkiewicz et al. Applications of ultraviolet and sub-ultraviolet dermatoscopy in neoplastic and non-neoplastic dermatoses: a systematic review
JP2022517422A (en) Systems, methods, and equipment for 3D imaging, measurement, and display of wounds and tissue specimens.
JP5410274B2 (en) How to characterize an organization
Bochenek et al. Methods for bladder cancer diagnosis–The role of autofluorescence and photodynamic diagnosis
Tomo et al. History and future perspectives for the use of fluorescence visualization to detect oral squamous cell carcinoma and oral potentially malignant disorders
JP2008522761A (en) Systems and methods for normalized fluorescence or bioluminescence imaging
Neittaanmäki-Perttu et al. Delineating margins of lentigo maligna using a hyperspectral imaging system
Kozakai et al. Usefulness of objective evaluations by fluorescence visualization device for differentiating between superficial oral squamous cell carcinoma and oral lichen planus
RU2400265C1 (en) Method of determining borders of skin and mucous membrane neoplasms
Pratavieira et al. Optical imaging as auxiliary tool in skin cancer diagnosis
RU2392846C1 (en) Method of differential diagnostics of malignant and benign pigment-free skin tumours
RU2350262C2 (en) Method of differential diagnostics of eyelid skin neoplasms
RU2551978C1 (en) Non-invasive differential diagnostic technique for skin growths
RU2213593C1 (en) Fluorescent method for diagnosing the cases of peripheral pulmonary carcinoma
Farah et al. Clinical features and diagnosis
Dramicanin et al. Discrimination between normal and malignant breast tissues by synchronous luminescence spectroscopy
CN116259414B (en) Metastatic lymph node distinguishing model, construction method and application
RU2752360C1 (en) Method for monitoring the results of radical treatment of patients with malignant tumors of the mucous membrane epithelium of the mouth
Patalay et al. Fluorescence lifetime imaging of skin cancer
RU2782643C1 (en) Method for photodynamic therapy of cervical and vulvar neoplasms under the control of joint video and spectral fluorescent diagnostics applying chlorin series photosensitisers
Shin et al. Lack of differentiation of allergic and irritant reactions by skin autofluorescence.
Corti et al. Case report: optical biopsy in HPV6 lesion
Kałużyński et al. Luminescence spectroscopy measurements for skin cancer research

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20110527