Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một cấu hình nguồn-detector được chỉnh sửa để phân biệt giữa mô vú bình thường và bệnh lý ở người dựa trên phương pháp hình ảnh quang học tán xạ sóng liên tục: một nghiên cứu mô phỏng
Tóm tắt
Khối u vú là một trong những loại khối u phổ biến nhất có thể ảnh hưởng đến cả hai giới. Nó có thể lan tỏa ra toàn bộ vú mà không có bất kỳ triệu chứng nào. Do đó, việc phát hiện sớm và chẩn đoán chính xác các khối u vú là vô cùng quan trọng. Các phương pháp hiện tại để sàng lọc ung thư vú như chụp cắt lớp phát positron (PET) và chụp cộng hưởng từ (MRI) có một số hạn chế về thời gian và chi phí. Ngoài ra, sàng lọc bằng mammography không được khuyến cáo cho phụ nữ dưới bốn mươi tuổi. Do vậy, các kỹ thuật quang học đã được giới thiệu như những lựa chọn an toàn và hiệu quả. Hình ảnh quang học tán xạ là một kỹ thuật hình ảnh không xâm lấn mà sử dụng ánh sáng hồng ngoại gần để khảo sát các mô sinh học thông qua việc đo lường sự truyền và/hoặc phản xạ quang học tại nhiều vị trí khác nhau trên bề mặt mô. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một sắp xếp được chỉnh sửa giữa nguồn laser và các bộ phát hiện để phân biệt các khối u với mô vú bình thường. Một mô hình ba chiều của vú người bình thường với ba loại khối u đã được phát triển bằng phần mềm mô phỏng COMSOL dựa trên giải pháp phần tử hữu hạn của phương trình Helmholtz để ước lượng phân bố cường độ quang học. Mô hình vú bao gồm bốn lớp: da, mỡ, tuyến và cơ, trong đó khối u được đưa vào lớp tuyến. Các bước sóng khác nhau đã được sử dụng để xác định bước sóng phù hợp nhất cho việc phân biệt giữa mô bình thường và khối u. Các kết quả thu được đã được xác minh bằng phương pháp đường cong nhận diện đặc biệt (ROC). Hình ảnh cường độ thu được cho thấy các đặc điểm khác nhau giữa vú bình thường và vú có khối u, đặc biệt khi sử dụng laser có bước sóng 600-nm như được chứng minh qua các đường cong ROC thu được.
Từ khóa
#khối u vú #hình ảnh quang học tán xạ #mô hình ba chiều #phương pháp ROCTài liệu tham khảo
Akram M, Iqbal M, Daniyal M, Khan AU (2017) Awareness and current knowledge of breast cancer. Biol Res 50:1–23. https://doi.org/10.1186/s40659-017-0140-9
Wang L (2017) Early diagnosis of breast cancer. Sensors (Switzerland) 17:1572–1–20. https://doi.org/10.3390/s17071572
Charlot M, Béatrix O, Chateau F et al (2013) Pathologies of the male breast. Diagn Interv Imaging 94:26–37. https://doi.org/10.1016/j.diii.2012.10.011
Nguyen C, Kettler MD, Swirsky ME et al (2013) Male breast disease : pictorial review with radiologic-pathologic correlation. Radiographics 33:763–780
Stachs A, Stubert J, Reimer T, Hartmann S (2019) Benign breast disease in women. Dtsch Arztebl Int 116:565–573. https://doi.org/10.3238/arztebl.2019.0565
Chen JH, Nalcioglu O, Su MY (2008) Fibrocystic change of the breast presenting as a focal lesion mimicking breast cancer in MR imaging. J Magn Reson Imaging 28:1499–1505. https://doi.org/10.1002/jmri.21455
Cerrato F, Labow BI (2013) Diagnosis and management of fibroadenomas in the adolescent breast. Semin Plast Surg 27:23–25. https://doi.org/10.1055/s-0033-1343992
Feng Y, Spezia M, Huang S et al (2018) Breast cancer development and progression: risk factors, cancer stem cells, signaling pathways, genomics, and molecular pathogenesis. Genes Dis 5:77–106. https://doi.org/10.1016/j.gendis.2018.05.001
Brents M, Hancock J (2016) Ductal carcinoma in situ of the male breast. Breast Care 11:288–290. https://doi.org/10.1159/000447768
Shetty MK (2010) Screening for breast cancer with mammography: current status and an overview. Indian J Surg Oncol 1:218–223. https://doi.org/10.1007/s13193-010-0014-x
Alabd OL, Alwarraky MS, Taei DM et al (2020) Correlation between ultrasound-guided percutaneous breast biopsy and diffusion-weighted magnetic resonance imaging of the breast for evaluation of solid breast lesions. Egypt J Radiol Nucl Med 51:1–8. https://doi.org/10.1186/s43055-020-00190-6
de Carneiro G, AC, Pereira FPA, Lopes FPPL, Calas MJG, (2018) Magnetic resonance imaging-guided vacuum-assisted breast biopsy: experience and preliminary results of 205 procedures. Radiol Bras 51:351–357. https://doi.org/10.1590/0100-3984.2017.0132
Bick U, Trimboli RM, Athanasiou A et al (2020) Image-guided breast biopsy and localisation: recommendations for information to women and referring physicians by the European Society of Breast Imaging. Insights Imaging 11:1–8. https://doi.org/10.1186/s13244-019-0803-x
Iranmakani S, Mortezazadeh T, Sajadian F et al (2020) A review of various modalities in breast imaging: technical aspects and clinical outcomes. Egypt J Radiol Nucl Med 51:57. https://doi.org/10.1186/s43055-020-00175-5
Ki V, Rotstein C (2008) Bacterial skin and soft tissue infections in adults: a review of their epidemiology, pathogenesis, diagnosis, treatment and site of care. Can J Infect Dis Med Microbiol 19:173–184. https://doi.org/10.1155/2008/846453
Gøtzsche PC (2015) Mammography screening is harmful and should be abandoned. J R Soc Med 108:341–345. https://doi.org/10.1177/0141076815602452
Pages EB, Millet I, Hoa D et al (2012) Undiagnosed breast cancer at MR imaging: analysis of causes. Radiology 264:40–50. https://doi.org/10.1148/radiol.12111917
Menezes GLG, Knuttel FM, Stehouwer BL et al (2014) Magnetic resonance imaging in breast cancer: a literature review and future perspectives. World J Clin Oncol 5:61–70. https://doi.org/10.5306/wjco.v5.i2.61
van de Ven SMWY, Mali WPTM, Elias SG et al (2010) Optical imaging of the breast : clinical research using an experimental diffuse optical tomography system. Medicamundi 54:69–77
Kandlikar SG, Perez-Raya I, Raghupathi PA et al (2017) Infrared imaging technology for breast cancer detection – current status, protocols and new directions. Int J Heat Mass Transf 108:2303–2320. https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2017.01.086
Tarek MNA, Alam F, Jalal AH, Ahad MA (2019) Multi-frequency assessment of the electrical impedance myography parameters on 3D malignant breast. MRS Adv 4:1285–1291. https://doi.org/10.1557/adv.2018.661
R. Gharieb R (2020) Photoacoustic imaging for cancer diagnosis: a breast tumor example. In: Photoacoustic Imaging - Principles, Advances and Applications. IntechOpen, pp 1–8
Tromberg BJ, Pogue BW, Paulsen KD et al (2008) Assessing the future of diffuse optical imaging technologies for breast cancer management. Med Phys 35:2443–2451. https://doi.org/10.1118/1.2919078
Lee K (2011) Optical mammography: diffuse optical imaging of breast cancer. World J Clin Oncol 2:64–72. https://doi.org/10.5306/wjco.v2.i1.64
Nachab´e R, Evers DJ, Hendriks BHW, et al (2011) Diagnosis of breast cancer using diffuse optical spectroscopy from 500 to 1600 nm : comparison of classification methods e Diagnosis of breast cancer using diffuse optical. J Biomed Opt 16:087010–1–87012. https://doi.org/10.1117/1.3611010
Wang LV, Wu H (2007) Biomedical optics: principles and imaging. Wiley-Interscience, Canada
Rudraiah PS, Duadi H, Fixler D (2021) Extraction of optical properties from a turbid medium using fiber probe for spectral and spatial diffuse reflectance measurement. OSA Contin 4:762–773. https://doi.org/10.1364/osac.415509
Durduran T, Choe R, Baker WB, Yodh AG (2010) Diffuse optics for tissue monitoring and tomography. Rep Prog Phys 73(7):076701. https://doi.org/10.1088/0034-4885/73/7/076701
Hamdy O, Solouma NH (2021) Distant-detector versus integrating sphere measurements for estimating tissue optical parameters: a comparative experimental study. Optik (Stuttg) 247:167981. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2021.167981
Abdelhalim I, Hamdy O, Hassan AA, Elnaby SH (2021) Dependence of the heating effect on tissue absorption coefficient during corneal reshaping using different UV lasers: a numerical study. Phys Eng Sci Med. https://doi.org/10.1007/s13246-021-00971-x
Hoshi Y, Yamada Y (2016) Overview of diffuse optical tomography and its clinical applications. J Biomed Opt 21:091312. https://doi.org/10.1117/1.jbo.21.9.091312
Erfanzadeh M, Alikhani S, Ansari MA, Mohajerani E (2012) A low-cost method for optical tomography. J Lasers Med Sci 3(102):108. https://doi.org/10.22037/2010.v3i3.2852
Farrell TJ, Patterson SM (1992) A diffusion theory model of spatially resolved, steady-state diffuse reflectance for the noninvasive determination of tissue optical properties in vivo. Med Phys 19:879
Wang, Lihong V.; Wu H (2007) Biomedical optics: principles and imaging. WILEY-INTERSCIENCE, Canada
Lehtikangas O, Tarvainen T, Kim AD, Arridge SR (2015) Finite element approximation of the radiative transport equation in a medium with piece-wise constant refractive index. J Comput Phys 282:345–359. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2014.11.025
Bhattacharya M, Dutta A (2019) Computational modeling of the photon transport, tissue heating, and cytochrome C oxidase absorption during transcranial near-infrared stimulation. Brain Sci 9:179
Markolf NH (2007) Laser-tissue interactions: fundamentals and applications. Springer, Germany
Salehpour F, Cassano P, Rouhi N et al (2019) Penetration profiles of visible and near-infrared lasers and light-emitting diode light through the head tissues in animal and human species: a review of literature 37:581–595. https://doi.org/10.1089/photob.2019.4676
Abdelhalim I, Hamdy O, Ahmed A et al (2021) Dependence of the heating effect on tissue absorption coefficient during corneal reshaping using different UV lasers : a numerical study. Phys Eng Sci Med. https://doi.org/10.1007/s13246-021-00971-x
Hamdy O, El-Azab J, Al-Saeed TA et al (2017) A method for medical diagnosis based on optical fluence rate distribution at tissue surface. Materials (Basel) 10:1–13. https://doi.org/10.3390/ma10091104
Hamdy O, Fathy M, Al-Saeed TA et al (2017) Estimation of optical parameters and fluence rate distribution in biological tissues via a single integrating sphere optical setup. Optik (Stuttg) 140:1004–1009. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2017.05.039
Light propagation modelling using Comsol Multiphysics. https://www.atomic.physics.lu.se/fileadmin/atomfysik/Biophotonics/Education/MultiphysicsExercise.pdf
Dollé G (2018) Diffuse optical tomography and fluorescence for tumour detection. Université de Strasbourg
Schweiger M, Arridge SR, Hiraoka M, Delpy DT (1995) The finite element method for the propagation of light in scattering media: boundary and source conditions. Med Phys 22:1779–1792
Jacques SL, Pogue BW (2008) Tutorial on diffuse light transport. J Biomed Opt 13:041302–1–41319. https://doi.org/10.1117/1.2967535
Prince S, Malarvizhi S (2007) Monte Carlo simulation of NIR diffuse reflectance in the normal and diseased human breast tissues. BioFactors 30:255–263. https://doi.org/10.1002/biof.5520300407
Boas DA, Pitris C, Ramanujam N (2011) Handbook of biomedical optics. CRC Press
Arslan H, Pehlivanöz B (2021) Effect of purification, dehydration, and coagulation processes on the optical parameters of biological tissues. Chinese Opt Lett 19:011701
Nandy S, Mostafa A, Kumavor PD et al (2016) Characterizing optical properties and spatial heterogeneity of human ovarian tissue using spatial frequency domain imaging. J Biomed Opt 21:101402–1–101408. https://doi.org/10.1117/1.jbo.21.10.101402
Zou KH, O’Malley AJ, Mauri L (2007) Receiver-operating characteristic analysis for evaluating diagnostic tests and predictive models. Circulation 115:654–657. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.105.594929
Goncalves L, Subtil A, Oliveira MR, Bermudez P de Z (2014) ROC curve estimation : an overview. REVSTAT–Stat J 12:1–20
Hajian-Tilaki K (2013) Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis for medical diagnostic test evaluation. Casp J Intern Med 4:627–635
Streiner DL, Cairney J (2007) What’s under the ROC? An introduction to receiver operating characteristics curves. Res Methods Psychiatry 52:121–128. https://doi.org/10.1177/070674370705200210
Dehaes M, Grant PE, Sliva DD, et al (2011) Evaluation of the accuracy of brain optical properties estimation at different ages using the frequency-domain multi-distance method. In: Proc. of SPIE. p 789203