Abstract

Uma análise raciométrica heurística rápida para estimar a concentração de hemoglobina do tecido e saturação de oxigénio do tecido medido reflectância difusa espectros é apresentado. A análise foi validada em fantasmas que imitam tecido e aplicado a medidas clínicas em cabeça e pescoço, colo do útero e tecidos mamários. A análise funciona em duas etapas. Em primeiro lugar, uma equação linear, que traduz a relação da reflectância difusa em 584 nm e 545 nm para estimar a concentração de hemoglobina de tecido usando uma tabela de pesquisa com base em Monte Carlo foi desenvolvido. Esta equação é independente da dispersão do tecido e saturação de oxigênio. Em segundo lugar, a saturação de oxigénio foi estimada utilizando equações logísticos não-lineares que traduzem a razão entre os espectros de reflectância difusa em 539 nm a 545 nm para a saturação de oxigénio do tecido. As correlações de 0,89 (0,86), 0,77 (0,71) e 0,69 (0,43) foram obtidos para a concentração de hemoglobina de tecido (saturação de oxigénio) valores extraído utilizando o completo espectral de Monte Carlo e a análise raciométrica, para medições clínicas em cabeça e pescoço, da mama e tecidos do colo do útero, respectivamente. A análise raciométrica foi mais de 4000 vezes mais rápido do que o inverso análise de Monte Carlo para estimar a concentração de hemoglobina e saturação de oxigénio do tecido em experiências simuladas fantasmas. Além disso, o poder discriminatório das duas análises foi semelhante. Estes resultados mostram o potencial de tais ferramentas empíricas para estimar rapidamente a hemoglobina de tecidos em aplicações de imagens espectrais em tempo real

Citation:. Hu F, Vishwanath K, J Lo, Erkanli A, Mulvey C, Lee WT, et al . (2013) Determinação rápida de saturação de oxigénio e vascularização para a detecção do câncer. PLoS ONE 8 (12): e82977. doi: 10.1371 /journal.pone.0082977

editor: Jonathan A. Coles, da Universidade de Glasgow, Reino Unido

Recebido: 13 de fevereiro de 2013; Aceito: 01 de novembro de 2013; Publicação: 16 de dezembro de 2013

Direitos de autor: © 2013 Hu et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Financiamento:. Este estudo é suportado pelo National Institutes of Health conceder nenhuma. 1R01EB011574-01A1,1 R21CA 108490-01A2 e 1R01CA 100559-05. (https://www.nih.gov/). Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

Numerosos estudos têm demonstrado que a detecção precoce e tratamento do câncer bucal e cervical melhorar significativamente as taxas de sobrevivência [1] – [8]. Detecção de lesões orais pré-cancerosas e cancerosas é sobretudo realizada através de inspeção visual seguida da biópsia dos locais de tecido suspeito. Para o rastreio do cancro do colo do útero, o teste de Papanicolau ou citologia oncológica é o padrão de atendimento. Se o exame de Papanicolau é positiva, colposcopia (visualização do ácido acético colo manchado com um microscópio de baixa potência) e biópsia são executadas. Um rastreio do cancro eficaz e programa de diagnóstico, muitas vezes requer ambas as instalações médicas sofisticadas e caras com pessoal médico bem treinado e experiente. Nos países em desenvolvimento, no entanto, existe a falta de estrutura médica adequada e os recursos para suportar o rastreio organizado e programas de diagnóstico que estão disponíveis em os EUA Portanto, há uma necessidade crítica global para um, de fácil utilização portátil, fiável e dispositivo de baixo custo que pode rapidamente detectar o câncer bucal e cervical em ambientes de baixa renda.

UV-visível (UV-VIS) espectroscopia de reflectância difusa, que pode ser usado para medir a absorção do tecido e dispersão, tem mostrado potencial para o diagnóstico precoce de cancros da cavidade oral, colo do útero e [9] – [24]. Os absorção e espalhamento coeficientes de tecidos epiteliais reflectem as propriedades morfológicas e fisiológicas subjacentes [25]. Na banda UV-VIS, os absorventes dominantes em tecidos orais e cervicais estão hemoglobina oxigenada e desoxigenada, decorrentes de vasos sanguíneos no estroma. espalhamento de luz está principalmente associada com núcleos de células e organelas no epitélio, bem como as fibras de colágeno e ligações cruzadas no estroma. tecidos neoplásicos apresentam alterações significativas nas suas características morfológicas e fisiológicas que podem ser quantificados opticamente. A contribuição da absorção na camada estromal deverá aumentar com a neovascularização e angiogênese, ea saturação de oxigênio nos vasos sanguíneos deverá diminuir como o tecido neoplásico supera seu fornecimento de sangue. dispersão do estroma deve diminuir com a progressão neoplásica devido à degradação do colagénio redes extracelulares. [11], [25] – [29]. No entanto, a dispersão epitelial é esperado um aumento devido ao aumento de tamanho nucleares, aumento do conteúdo de ADN, e hipercromasia [25] – [27], [30]. UV-VIS espectroscopia de reflectância difusa tem uma profundidade de penetração que pode ser ajustado para ser comparável à espessura da camada epitelial ou mais profundo para sondar ambas as camadas epiteliais e estromais [17], [25], [31].

o nosso grupo tem desenvolvido uma VIS UV-difusa sistema de espectroscopia de reflectância com uma geometria sonda que é mais sensível às mudanças no estroma e uma inversa escalável Monte Carlo (MC) modelo de reflectância para medir rapidamente e quantificar as propriedades ópticas dos tecidos [32], [33]. Chang et ai. [10] utilizaram o sistema espectroscópicos e o modelo MC para identificar biomarcadores ópticos que variam com diferentes graus de neoplasia intra-epitelial cervical (NIC) de tecidos cervicais normais em 38 pacientes. hemoglobina total foi estatisticamente mais elevada na displasia de alto grau, quando comparada com displasia de baixo grau normal e (P 0,002), enquanto dispersando foi significativamente reduzida em comparação com displasia tecidos normais (P 0,002). Beumer et ai. utilizado o mesmo sistema UV-VIS de reflectância difusa espectroscopia em um

in vivo

estudo clínico em que foram avaliados 21 pacientes com carcinoma de células escamosas da mucosa da cabeça e pescoço [34]. Todos os 21 doentes foram submetidos panendoscopy e as biópsias foram tomadas a partir da maligna e os tecidos normais contralaterais. espectros de reflectância difusa foram medidos antes da biópsia. A saturação de oxigénio vascular (SO

2) verificou-se ser estatisticamente mais elevado em tecidos malignos em comparação com tecidos não malignos (p = 0,001).

A estratégia mais eficiente e eficaz para a prevenção da cervical avançado ou câncer oral em contextos de recursos limitados é ver e tratar o paciente em uma única visita, eliminando assim a necessidade de um sistema multi-camadas, como a que os EUA, onde o rastreio, diagnóstico e tratamento implica três ou mais visitas a a unidade de saúde. Por exemplo, as orientações foram escritos pela Aliança para a Prevenção do Câncer Cervical (APCC) sobre estratégias para o rastreio de câncer cervical em ambientes de recursos limitados [35]. A recomendação é a inspecção visual com ácido acético (IVA), seguido por tratamento das lesões pré-cancerosas utilizando crioterapia (congelamento) [36] – [38], que pode ser levada a cabo por médicos, enfermeiras ou parteira. Um /estratégia de rastreio de diagnóstico eficaz, que pode permitir a intervenção de tratamento imediato deve ser capaz de examinar toda a região de interesse. Além disso, a estratégia de detecção deve ser minimamente afectada pela inclinação do utilizador ou interpretação subjectiva de imagens recolhidas a partir da região de interesse. O nosso sistema actual permite a determinação quantitativa do tecido resultados fisiológicos, mas está limitado a avaliar regiões localizadas do tecido. Para mapear todo o campo de visão, é importante para dimensionar o sistema à base de fibras de um único pixel em uma plataforma de imagem e desenvolver algoritmos que podem quantificar essas imagens espectrais. No entanto, o desenvolvimento de sistemas de imagens simples requer uma consolidação significativa do número de comprimentos de onda, de modo que espectrógrafos de imagem e fontes térmicas de banda larga podem ser substituídos por câmeras simples e LEDs.

O objetivo deste estudo foi demonstrar uma análise raciométrica simples para a quantificação de tecido SO

concentração de hemoglobina 2 e total ([THb]) usando um pequeno número de comprimentos de onda na faixa espectral visível como uma estratégia para a implementação da inspeção rápida de pré-cânceres e cânceres em um população de triagem em contextos de recursos limitados. Vários estudos publicados anteriormente utilizaram simples ratiometric análises para calcular [THb] ou SO

2 a partir de espectros de reflectância. Por exemplo, as análises raciométrica têm sido desenvolvidos para extrair SO

2 utilizando rácios em dois comprimentos de onda, um em que as diferenças locais entre os coeficientes de extinção da hemoglobina oxi- e desoxi são máximas, e um comprimento de onda isosbestic, onde os coeficientes de extinção de oxi- e desoxi- hemoglobina são os mesmos. Em um estudo [39], a proporção de 431/420 foi calculado e utilizado para calcular SO

2. No entanto, este estudo não conta para os efeitos do espalhamento de tecidos. Um outro estudo [40] utilizado as densidades ópticas a dois pontos isosbestic, 520 e 546 nm, para determinar a contribuição de dispersão e usar a densidade óptica a 555 e 546 nm para extrair SO

2 por meio de uma equação linear. No entanto, este estudo não explorar o impacto das mudanças na [THb] sobre as razões. O nosso grupo já havia desenvolvido uma análise raciométrica [41] que calcula índices de reflectância nos comprimentos de onda isosbestic de hemoglobina, e esta análise foi capaz de calcular rapidamente [THb] independente do espalhamento de tecidos e SO

2. Para esta análise raciométrica particular, a razão das intensidades em um comprimento de onda visível (452, 500, ou 529 nm) para um comprimento de onda ultravioleta (390 nm) a partir de um espectro de reflectância difusa foi utilizado para extrair [THb] usando uma equação analítica linear. No entanto, esta análise requer uma fonte de raios ultravioleta, que é relativamente caro em comparação com fontes de luz de comprimento de onda visíveis ubíquos. Neste artigo, nós descrevemos uma análise raciométrica simples e analítica para extrair tanto [THb] e SO

2 na faixa de comprimento de onda visível que aborda as limitações do trabalho anterior pelo nosso próprio grupo e outros. Ele utiliza dois ou mais comprimentos de onda diferentes intensidades no a partir de um espectro de reflectância difusa e calcula proporções apropriadas a partir deles. Os rácios de derivados são então convertidos para [THb] ou SO

2, utilizando equações analíticas. Nossa análise proposto utiliza apenas três comprimentos de onda (539, 545 e 584 nm), todos na parte visível do espectro, onde diodos emissores de luz (LEDs) estão prontamente disponíveis. Nós também testamos a nossa análise raciométrica com simulações de MC espectral completa e fantasmas experimentais para garantir a mínima sensibilidade à dispersão. Além disso, nossa análise raciométrica também explica [THb] ao calcular SO

2.

Métodos

Os comprimentos de onda foram escolhidos entre 500 nm a 600 nm (espectro visível), a fim de alavancagem relativamente baixo preço fontes de luz, tais como LEDs. Além disso, desoxi- e oxi-hemoglobina tem características de absorção distintas no espectro visível. Cinco comprimentos de onda isosbestic e cinco outros comprimentos de onda onde a diferença de coeficientes de extinção entre desoxi- e oxi-hemoglobina são maior foram utilizados para calcular [THb] e SO

2, respectivamente. A Tabela 1 lista estes comprimentos de onda, que proporcionam um total de dez combinações possíveis pares de comprimentos de onda (isosbestic), em que os rácios foram testados para a extracção de [THb] e 25 combinações de comprimentos de onda em que as proporções de reflectância foram testados (um isosbestic e um maximal- comprimento de onda de diferença) para a extração do SO

2.

Figura 1 brevemente fornece uma visão geral da análise raciométrica incluindo as etapas envolvidas na selecção dos melhores rácios de [THb] e SO

2. Extracções de [THb] e SO

2 foram obtidos em dois passos. Em primeiro lugar, a relação da reflectância de comprimentos de onda compreendida isosbestic foi utilizado para extrair [THb]. Isto foi conseguido convertendo a razão de reflectância em [THb] usando uma equação linear. Para cada relação a comprimentos de onda isosbestic, conjuntos independentes dos coeficientes

m

e

b

foram gerados por meio de simulações de MC. Em seguida, a relação de reflectância em um comprimento de onda isosbestic e um comprimento de onda máximo de diferenças foi convertido em um

2 valor SO usando uma equação não-linear utilizando os coeficientes de

α

(THB) e β (THB). Estes coeficientes foram gerados utilizando simulações MC para cada uma das proporções de 25 de reflectância em cada simulado [THb]. O extraída [THb] a partir do primeiro passo foi utilizado para seleccionar a equação logística não linear apropriado para converter o rácio entre o comprimento de onda máximo para isosbestic diferença no SO

2 valor. Após as equações para [THb] e SO

2 foram desenvolvidos, a análise raciométrica foi validado com tecido imitando fantasmas experimentais. Para mostrar a utilidade clínica desta análise e a sua independência a alterações na instrumentação, as extracções utilizando as proporções seleccionadas foram então comparados com aqueles utilizando a análise espectral MC completo em três diferentes estudos clínicos efectuados com diferentes sistemas ópticos.

Geração de tabelas de pesquisa analíticos para [THb] e SO

2 a partir de rácios de reflectância

equações analíticas para converter proporções adequadas para [THb] e SO

2 valores foram determinados utilizando plena MC espectral simulações. O modelo para a frente completo espectral MC [42] foi usado para gerar 24805 única espectros de reflectância difusa. Estes espectros de reflectância serviu como mestre conjunto simulado. Os espectros de reflectância difusa foram simuladas por meio do cálculo do espectro de absorção e dispersão entre 350-600 nm. Os coeficientes de absorção foram calculados com o pressuposto de que oxi e desoxi-hemoglobina são os absorvedores dominantes no tecido. A soma destas duas concentrações de absorção resultante deu o [THb], que foi variado entre 5 e 50 uM em incrementos de 0,1 ^ M no conjunto mestre. A concentração de cada espécie de hemoglobina foi variado para abranger a gama de SO

2 valores de 0 a 1, em passos de 0,1. Os coeficientes de dispersão reduzidos, μ

s ‘, em toda a faixa espectral foram determinadas usando a teoria de Mie para 1 mm microesferas de poliestireno. Cinco níveis de dispersão diferentes foram gerados através do aumento do número de densidade das concentrações de esfera. Os coeficientes de dispersão reduzidas (entre 350~600 nm) significa uma média de comprimento de onda para estes cinco níveis de dispersão foram de 8,9, 13,3, 17,8, 22,2, e 26,6 cm

-1. O conjunto principal resultante consistia de 24.805 espectros de reflectância, que representam a combinação de todos os níveis possíveis [THB], com todas SO

2 níveis, e todos os níveis de dispersão (451 × 11 × 5 = 24805). Estas propriedades ópticas são semelhantes aos utilizados no nosso estudo anterior [41]. Os espectros de refletância simulada para o conjunto mestre foram criados para uma geometria de fibra sonda fixa, como descrito anteriormente [42]. Finalmente, um espectro de reflectância difusa medida experimentalmente com a mesma fibra de geometria foi usado como uma “referência” para calibrar a escala do espectro simulado para ser comparável à dos espectros medidos.

Para estudar o impacto sobre a extracção precisão da análise raciométrica com o aumento bandpasses espectrais, simulamos bandpasses adicionais no conjunto de mestre. Os espectros de reflectância foram simulados por três bandpasses diferentes (2 nm, 3,5 nm e 10 nm larguras de banda full width meia-máxima (FWHM)) e resultou em 3 mestrado conjuntos de reflectância difusa modificados (cada um contendo 24.805 espectros). Isto foi feito, assumindo cada comprimento de onda tinham uma certa passagem de banda de Gauss de FWHM especificado. Especificamente, a reflectância em cada comprimento de onda no espectro simulado foi convolvido com uma função de distribuição de Gauss com a passagem de banda específico. Equações para converter rácios de reflectância em [THb] e SO

2 foram então gerada separadamente para cada um dos três mestre de reflectância difusa conjuntos espectrais passa-banda-modificados.

A Figura 2 descreve o desenvolvimento de equações analíticas usadas para calcular [THb] e SO

2. A [THb] ratio, 584/545, e um SO

proporção de 2, 539/545, são mostrados como exemplos. Para a extracção [THb], a razão de reflectância a um comprimento de onda dado par foi calculado a partir de cada espectro de reflectância simulado que tinha uma fixo [THb]. Assim, houve 55 valores para um determinado [THb] comprimento de onda-ratio (entre os 5 níveis de espalhamento e 11 SO

2 níveis). Onze destes valores foram calculados através SO

2, para cada nível de dispersão. Para cada uma das dez de comprimento de onda pares isosbestic, a dependência da proporção de reflectância em [THb] foi representada graficamente em todas as sub SO

2 níveis e cada nível de dispersão, como mostrado na Figura 2A. Embora a análise consistiu de 5-50? M [THb] em passos de 0,1 mM, apenas 10 dos 451 níveis [THB] são mostrados na figura para a interpretação fácil dos pontos de dados. Foi avaliada a dependência da proporção de reflectância para um dado comprimento de onda de par em tecido SO

2 e espalhamento. As barras de erro horizontal em cada nível de dispersão mostram a propagação da razão de reflectância devido à variação SO

2 níveis de 0 a 1. Isto reflecte a sensibilidade do rácio de alterações nas SO

2. A propagação nas diferentes símbolos em cada [THb] reflecte a sensibilidade do rácio de espalhamento. Os rácios de reflectância em cada [THb]-se a média entre os 5 níveis de espalhamento e os 11 SO

2 andares, e uma equação analítica linear foi gerado para os rácios médios. A Figura 2B mostra as equações analíticas lineares para 584/545, 584/570, 570/545, 584/529 e como exemplos

Passos para o cálculo das equações analíticas:. (A) gerar reflectância com várias propriedades ópticas que utilizam análise previsional e os rácios de Hb derivados. As barras de erro mostram o desvio horizontal padrão entre as taxas no SO

2 níveis de 0 a 1. Os diferenciais são pequenas porque as proporções são derivados a partir de pontos isosbestic. (B) Exemplo de equações lineares de análise de 584/545, 584/570, 570/545 e 584/529 para a estimativa [THb]. (C) Cálculo SO

2 relações com vários níveis de espalhamento em um [THb] (D) equações curva do monte foram gerados em vários [THb] para cada

2 relação de SO. Apenas 539/545 é mostrado.

Para converter a relação de refletância calculado em um

2 comprimento de onda de par dada SO em um SO

2 valor, a logística não-linear ( foi usada colina curva) equação. Uma equação única Hill foi gerado para cada um dos 451 [THb] (5-50? M em 0,1 passos de incremento) no conjunto de mestre modificada. A razão de reflectância para um determinado SO

2 comprimento de onda de par, num dado [THb], foi calculada a média dos cinco níveis de dispersão (Figura 2C). Isto resultou em 11 média rácios para cada par

2 comprimento de onda SO, em cada [THb]. Os coeficientes de Hill foram gerados através do ajuste dos rácios de 11 a média para a equação logística. Uma vez que um total de 451 diferentes valores [THB] foram usadas nas simulações, 451 equações diferentes foram gerados para cada um de modo

de comprimento de onda 2-par. Figura 2D mostra o exemplo de figuras das curvas do monte gerados a partir dos rácios médios em diferentes [THb] para 539/545.

Determinação das melhores relações de simulação e experimentais fantasmas

Um total de 8 conjuntos de espectros de reflectância foram usados ​​para validar a análise raciométrica. As propriedades ópticas e os parâmetros de recolha para estes conjuntos 8 fantasmas são resumidos na Tabela 2. Fantasma conjuntos 1-3 foram simuladas com o modelo MC escalável, como descrito acima. fantasma conjuntos 4-8 foram dados medidos experimentalmente e já foram descritos em detalhe anteriormente [41], [43]. Resumidamente, Fantasma Set 4 consistiu de 51 fantasmas com diferentes SO

2 níveis, mas com um fixo [THb] (14,8 mM), e μ

s ‘nível (12,6 cm

-1). Fantasma Set 5 consistiu de dois subconjuntos de fantasmas com um baixo nível de dispersão (μ

s ‘= 13,5 cm

-1) e alto nível de dispersão (μ

s’ = 22,52 cm

-1) . Cada conjunto no Fantasma Set 5 consistiu de 4 fantasmas. Cada fantasma no nível de dispersão de baixo foi emparelhado com um fantasma no nível de dispersão de alta eo valor [THb] de cada phantom emparelhado foi o mesmo. O desvio padrão da reflectância para cada comprimento de onda de par em cada fantasmas emparelhados foram calculados. Fantasma Set 6 consistiu de 13 fantasmas com o aumento [THb] 5,86-35,15 M. Os μ médios níveis

‘s diminuiu para cada phantom 23,63-17,30 cm

-1. Um segundo instrumento foi usado para medir os fantasmas para Fantasma Set 7 e 8 Set para validar a independência instrumento de análise raciométrica. Fantasma Set 7 foi semelhante ao Fantasma Set 5 em que ele continha dois conjuntos de 4 fantasmas com níveis baixo e alto de dispersão (μ

s ‘= 13,5 cm

-1 e 22,89 cm

-1 respectivamente) e fantasmas emparelhados de cada nível continha o mesmo [THb]. O desvio padrão da reflectância para cada comprimento de onda de par em cada fantasmas emparelhados também foram calculados. Fantasma Set 8 consistiu de 16 fantasmas com o aumento [THb] 5-50? M. O

s ‘nível de cada phantom μ foi menor que o fantasma anterior, variando de 28,56 a 17,02 cm

-1, devido a diluições em série da solução de fantasma. A combinação de todos esses fantasmas tecido experimentais medidos serve para determinar os melhores índices para estimar [THb] e SO

2 para uma ampla gama de propriedades ópticas medida por instrumentos diferentes.

O ratiometric análise foi testado pela primeira vez na reflectância simulada. equações analíticas lineares para [THB] rácios e as equações não-linear logístico para SO

2 rácios foram gerados a partir Fantasma Define 1-3. Os valores extraídos de [THb] usando a análise raciométrica foram comparados com os verdadeiros valores para cada espectro de reflectância difusa e os erros absolutas entre os valores previstos e reais foram calculados. Em seguida, a sensibilidade de cada [THb] relação à dispersão foi calculado utilizando o desvio padrão da razão de reflectância em cada [THb].

O cálculo de [THb] usando a análise raciométrica foi também validada em Conjuntos de fantasmas 4-8. Uma vez que cada espectro de reflectância simulada pelo modelo MC tem de ser dimensionado por um fantasma calibragem, a escolha do fantasma calibração pode introduzir erros sistemáticos. Para explicar esses efeitos sobre o extraído [THb], 3 fantasmas diferentes em Fantasma Set 4, Conjunto 6 e Set 8 e 2 fantasmas diferentes em conjuntos de 5 e 7 foram selecionados como os fantasmas de calibração. O SO

2, [THb] e μ

s ‘dos ​​fantasmas de calibração estão resumidos na Tabela 2. Cada vez que um fantasma calibrar foi selecionado, um novo conjunto mestre de reflectância foi gerado com o modelo MC escalável e novos coeficientes para equações analíticas foram gerados a partir destes conjuntos fantasmas. As equações analíticas geradas foram usadas para extrair o [THb] ou SO

2 valores nos mesmos conjuntos fantasmas experimentais a partir do qual foram selecionados os fantasmas de calibração. Isso garantiu que os erros sistemáticos ou erros de titulação em um estudo experimental phantom foram restringidos com o mesmo estudo phantom experimental e não foram levados a um outro estudo phantom experimental. As geometrias de sonda e bandpasses para os conjuntos mestre simulados foram comparados ao sistema experimental. O ratiometrically extraída [THb] foram comparados com o MC extraída [THb] dos fantasmas experimentais para cada fantasma em Conjuntos de 4-8 para calcular o erro absoluto. Os spreads relação dos dez pares possíveis de comprimento de onda isosbestic foram computados a partir dos fantasmas emparelhados em Set 5 e Set 7. A melhor relação para [THb] foi determinada a partir dos rankings de erro e relação de propagação ambos com os dados simulados e com dados experimentais.

A análise raciométrica para SO

2 foi validado em Fantasma Set 4, que consistia em fantasmas com diferentes SO

2 níveis. Para cada phantom experimental neste conjunto, [THb] foi computado o primeiro a utilizar o melhor comprimento de onda de par isosbestic usando a análise raciométrica. Este extraído [THb] foi então utilizado para seleccionar os correspondentes monte coeficientes da curva para um determinado SO

2 comprimento de onda de par. A razão de reflectância de cada

2 comprimento de onda de par SO foi calculado em primeiro lugar e, em seguida, convertido num SO

2 valor com os correspondentes coeficientes do monte curva. Os ratiometrically extraídos SO

2 valores foram comparados contra o SO

2 valores medidos com um pedido

2 eletrodo, como descrito anteriormente [43]. Para avaliar a sensibilidade de cada SO

2 relação à dispersão, os índices de reflectância de cada SO

2 comprimento de onda de par foram inicialmente calculado em cada fantasma do fantasma Define 5 e Conjunto 7. Os desvios padrão foram então calculado a partir de cada emparelhado índices de reflectância para cada

2 comprimento de onda de par SO uma vez que apenas a dispersão era diferente dentro de cada phantom emparelhado. Os desvios padrão derivados de todos os phantom emparelhado no Fantasma Set 5 e 7 Set foram calculados para cada

2 comprimento de onda de par SO.

Instrumentação usado em fantasmas e estudos clínicos

Três instrumentos foram usado para validar a análise raciométrica neste manuscrito. Instrumento A foi utilizado nos estudos experimentais fantasmas (Set 4-6) e em um

in vivo

estudo cervical [41], [43] [44]. Instrumento B também foi usado nos estudos fantasmas experimentais (Definir 7-8), e também no

in vivo

estudo cervical [44] e em um

in vivo

estudo do cancro da mama [45 ]. Instrumento C foi usado para uma

in vivo

estudo de câncer de cabeça e pescoço. Os detalhes do Instrumento A, B e C e as geometrias da sonda ter sido previamente descrito [44] – [47]. Resumidamente, Instrumento A consistiu de uma lâmpada de arco de 450 W xenon (Xe) (JY Horiba, Edison NJ), Monocromadores double-excitação (Gemini 180, JY Horiba, Edison, NJ), e um eléctrodo aberto Peltier arrefecido Charge-Coupled dispositivo (CCD) (Symphony, JY Horiba, Edison, NJ) [45] [43] [44]. Instrumento B foi um espectrofotómetro fibra-acoplado (SkinSkan, JY Horiba, Edison, NJ), que consistia de uma lâmpada de arco de 150 W Xe, um monocromador de excitação de duplo ralar, um monocromador de emissão, e um tubo alargado vermelho fotomultiplicador (PMT) [ ,,,0],44] [43]. Instrumento C era um sistema portátil, que consistia em uma lâmpada de 20 W de halogéneo (HL2000HP; Ocean Optics, Dunedin, FL), filtro de calor (KG3, Schott, Duryea, PA), e um espectrômetro USB (USB4000, Ocean Optics, Dunedin, FL) [47]. Iluminação e coleta para todos os instrumentos foram alcançados pelo acoplamento de sondas de fibra óptica. Os parâmetros do instrumento estão listadas na Figura 3.

Testando a análise raciométrica com vários poderes espalhamento

A lei de potência (μ

S ‘=

a

· λ

–

b

) foi usado para modelar os coeficientes de dispersão reduzidas, onde

a

determina a magnitude total do espalhamento, λ é o comprimento de onda, e

b

é o poder de dispersão. Um novo conjunto de 1500 espectros de reflectância (10 [THB] níveis, 5 SO

2 andares, e 10 poderes de dispersão diferentes com os valores de espalhamento igual a 2, 6 ou 10 cm

-1 a 600 nm) foram simulado com o modelo de Monte Carlo para a frente utilizando o coeficiente de dispersão gerada a partir da lei de potência. O poder de dispersão variou de 0,2 a 2 com passos de 0,2. O [THb] foram gama de 5 a 50 uM em passos de 5. O SO

2 níveis eram gama de 0 a 1 com incremento de 0,25. A Tabela 3 resume as propriedades ópticas utilizados para testar a análise raciométrica com várias potências de espalhamento. O [THb] eo SO

2 foram extraídas com a análise raciométrica para os melhores rácios de determinadas no ponto 3.1. O absoluto [THb] e SO

2 erros foram computados. Além disso, os poderes de dispersão dos dados clínicos neste manuscrito foram calculados através do ajuste dos coeficientes de dispersão dependente do comprimento de onda Monte Carlo-extraídos para o modelo de potência de dispersão.

Comparação da velocidade do MC e ratiometric analisa

para comparar o desempenho computacional de análise raciométrica ea análise MC espectral completa para a extração de [THb] e SO

2, 100 espectros de reflectância difusa com selecionados aleatoriamente [THb] e SO

2 valores foram simulados com o modelo MC para a frente. ruído branco aleatório também foi adicionado a cada espectro de reflectância simulada antes do processo de montagem. A amplitude do ruído aleatório gerado foi limitado a dois por cento da diferença entre os valores mínimos de cada espectro de reflectância máxima e simulado. O nível de ruído foi determinado a partir de nosso estudo anterior, em que o pior SNR do instrumento Um é 44,58 dB. Isto significa que a amplitude do ruído é de cerca de dois por cento da amplitude do sinal. Estes espectros foram então analisados ​​utilizando tanto a análise espectral completa MC inversa e a análise raciométrica. O ratiometric análises sobre estas amostras utilizadas as melhores relações, que são descritos nas seções posteriores deste manuscrito, por [THb] e SO

2. O extraído [THb] e assim

2 valores para a análise MC espectral completa ea análise raciométrica foram comparados com os valores esperados (entrada) e os erros absolutos foram computados. O tempo de processamento de dados para ambas as análises foram também comparados.

Validação clínica

Para testar a robustez da análise raciométrica em

in vivo

ambientes clínicos, foi aplicada a análise raciométrica em três estudos separados realizados em três locais de tecidos diferentes. Estes estudos clínicos usado espectroscopia de reflectância difusa para diferenciar tecidos normais versus malignas ou pré-cancerosas

in vivo

no colo do útero [44], na mama [45], e na cabeça e pescoço [34]. As amostras desses estudos representam diferentes cenários de absorção óptica. tecidos de cabeça e pescoço [34] e da mama têm relativamente alta [THb] enquanto o colo do útero tem [] THb valores na extremidade inferior do espectro [44]. As gamas de [THb] dos nossos resultados anteriores foram 2.6-208.9 uM, 0.79-63.7 uM e 0,99-44,06 uM, para a cabeça e pescoço, da mama, do colo do útero e tecidos, respectivamente. Além disso, o tecido da mama contém não só [THb] mas também β-caroteno como um absorvente adicional [45]. Os dados anteriormente recolhidos para os estudos clínicos e analisado com a análise espectral completa MC escalável foram usadas para avaliar a análise raciométrica. Os desenhos de estudo e os protocolos destes

in vivo

estudos são descritos anteriormente [44], [45]. Todos os estudos clínicos neste manuscrito foram revisados ​​e aprovados pela Escola de Medicina Institutional Review Board da Universidade de Duke. consentimentos informados por escrito foram obtidas de cada paciente nestes

in vivo

estudos. O espectro de reflectância difusa média para cada local de cada estudo foi analisado tanto com a análise espectral completa MC inversa e a análise raciométrica.