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Le guide Hyperspectral della rappresentazione migliorano i risultati pazienti dopo la chirurgia di tumore cerebrale

Avanza nella nuova precisione della rappresentazione dei neurochirurghi hyperspectral in tempo reale di elasticità quando funzionano sul cervello, migliorante i risultati pazienti

L'identificazione sana dal tessuto malato pone un problema unico per i chirurghi del cancro. Anche i più piccoli bit di un tumore lasciato durante la chirurgia possono ricrescere e spargersi ad altri organi, un fenomeno micidiale chiamato riprodurrsi per metastasi.

Per difendersi da questo, i chirurghi eliminano una zona cuscinetto del tessuto sano che circonda un tumore. Per un tumore di interfaccia questa non è una preoccupazione importante, ma per i tumori cerebrali si trasforma in in un problema grave perché ogni pezzo di tessuto cerebrale è importante.

Uno strumento innovatore per affrontare il problema è la rappresentazione hyperspectral. La tecnologia permette che le centinaia di lunghezze d'onda di indicatore luminoso siano vedute oltre dallo spettro visibile con una risoluzione spaziale molto fine. Così l'ammenda, quella per ogni pixel di immagine uno spettro completo di colore può essere individuata.

“Vi dà una dimensione extra all'interno di un'immagine,„ spiega Ilias Tachtsidis, professore associato nell'assistenza tecnica biomedica all'University College di Londra. “Con hyperspectral un'immagine si trasforma in in una mappa dei colori.„ E quella mappa può piombo il modo dell'eliminazione del danno e lasciare il tessuto sano prezioso intatto.

Questa tecnica ha provato molto apprezzato nel campo di imaging biomedico, dice Lise Randeberg, professore nell'ottica ed in fotonica biomediche all'università norvegese di scienza e tecnologia. È stata alla prima linea di adattamento della questa tecnologia alla medicina dal primi anni '2000. Un collega che lavora nella rappresentazione satellite la ha presentata alla rappresentazione hyperspectral ed alla possibilità di individuazione del che cosa chiama “le impronte digitali spettrali dei composti e dei tipi biologici del tessuto.„

Secondo la proprietà fisica degli oggetti essere imaged un'impronta digitale spettrale unica è rivelato. Questi dati sono che cosa producono la mappa dei colori ma la sfida, Tachtsidis spiegano, “stanno identificando che cosa questa mappa dei colori vi dice circa il tessuto sano e non sano.„

Ciò è che cosa Gustavo Marrero Callicó, professore della microelettronica applicata all'università di Las Palmas de Gran Canaria ed il progetto dell'elicoide sta tentando di fare. “, Essendo i neurochirurghi, hanno avuti un problema ed abbiamo avuti una tecnologia,„ dice Callicó.

Di supporto dall'UE futuro e dal programma delle tecnologie di emergenza (FET), i ricercatori hanno catturato le macchine fotografiche hyperspectral, adattate loro alle domande della serie di neurochirurgia ed hanno cominciato a sviluppare un database delle immagini, confermante essi potrebbero discriminare fra il tumore ed il cervello normale.

Ma il tumore di ogni paziente ed i prodotti del cervello un'impronta digitale spettrale unica e così i primi algoritmi per fare le immagini utilizzabili hanno richiesto una mezza ora. Per occuparsi di questo Callicó si è girato verso le tecniche trovate nel supercomputing ed in apprendimento automatico. “Abbiamo fatto l'importanza particolare sull'il disporre parallelamente dell'algoritmo,„ dice. “Ora il tempo totale è di intorno sei secondi.„

Ora sono forniti per fornire ai neurochirurghi uno strumento per gestire sopra il più esile dei margini in tempo reale. Lo scopo seguente sta migliorando il database per incitargli generale abbastanza per individuare i cancri in molte situazioni.

Callicó inoltre vede un futuro con cui la maggior parte dei sistemi diagnostici possono aiutarsi da questa tecnica, diminuente l'esigenza delle biopsie, le tinture fluorescenti o la macchiatura del tessuto.

“Penso che la medicina hyperspectral sia qui restare,„ dice Randeberg. “Potrebbe accelerare sostanzialmente i sistemi diagnostici medici, aiutare il processo decisionale e migliorare la qualità dei sistemi diagnostici.„

Tachtsidis egualmente crede che queste tecniche “abbiano un futuro molto positivo.„ È particolarmente interessato nei biomarcatori potenziali che possono essere scoperti facendo uso della rappresentazione hyperspectral.