التشخيص المؤتمت للملانوم الجلدي عن طريق تصوير الشرائح النسيجية الطيفي

Authors

  • عيسى يوسف أحمد
  • عيسى حمزة إبراهيم

Abstract

نظراً لتزايد حدوث الملانوم الجلدي الخبيث و صعوبات التشخيص السريرية و النسيجية، فمن اللازم البحث عن طريقة تشخيص سريعة و ذات مصداقية عالية، فكانت التصوير الطيفي المؤتمت للشرائح النسيجية للملانوم الجلدي، حيث يتم استعمال المعلومات المورفولوجية مع المعلومات المكانية في إنشاء بصمة النسيج، عن طريق تعليم الآلة (machine learning). تم دراسة 31 خزعة جلدية بينهم 11 ملانوم خبيث، و 16 آفة حميدة، و 4 خزع لجلد طبيعي. التقطت صور لشرائح نسيجية ملونة روتينياً أثناء التقييم باستعمال كاميرا رقمية (CCD Camera) مركبة على مطياف ضوئي تتراوح أطوال موجته الضوئية من 390 حتى 700 نانومتر. بينت نتائج أتمتة التصنيف في التعرف على الخلايا الخبيثة في شرائح ملانوم الجلد الخبيثة بنسبة تراوحت بين 65-82%، وهي نتائج واعدة جداً. وأظهرت طريقة التصنيف غير الموجّه نتائج أفضل من ذلك. يجب في المستقبل استكمال تصنيف أنواع نسج أخرى وتشكيل قاعدة بيانات لكل نوع من الأنسجة والأمراض، لأجل استخدامها كعامل داعم في التشخيص الدقيق والصحيح. Inasmuch as for incrimination of occurrence dermal malignant melanoma and difficulties of the clinical and histological diagnosis, so it is needed to search about method, giving fast diagnosis and self of high credibility, so the automatic spectral imaging was for the histological slides of dermal melanoma, where use of the morphological information is complete with the local information in establishing of the tissue print, through education of the machine (machine learning). 31 Cutaneous biopsies have been studied, of their 11 malignant melanomas, 16 benign lesions, and 4 normal skin. It has done spectral imaging for Histological sections stained routinely during the evaluation in digital camera pick up (CCD Camera) on luminous spectroscope, his luminous wavelengths ranges from 390-700 nanometer. the automated classifying results showed in the acquaintance on the malignant cells in tumor tissues in a ratio of ranged between 65-82%, these are very promising results. method of the non-supported classification revealed better results. in the future, we must complete classification of all types of other tissues, and build data base characterized each type of disease in various tissues. in order to use it as supportive factor in the accurate diagnosis and correct.

Downloads

Published

2016-07-11

How to Cite

1.
أحمد عي, إبراهيم عح. التشخيص المؤتمت للملانوم الجلدي عن طريق تصوير الشرائح النسيجية الطيفي. Tuj-hlth [Internet]. 2016Jul.11 [cited 2024Nov.24];37(1). Available from: https://journal.tishreen.edu.sy/index.php/hlthscnc/article/view/1612

Issue

Vol. 37 No. 1 (2015): العلوم الصحية

Section

Articles

License

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

The authors retain the copyright and grant the right to publish in the magazine for the first time with the transfer of the commercial right to Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Health Sciences Series

 Under a CC BY- NC-SA 04 license that allows others to share the work with of the work's authorship and initial publication in this journal. Authors can use a copy of their articles in their scientific activity, and on their scientific websites, provided that the place of publication is indicted in  Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Health Sciences Series   .  The Readers have the right to send, print and subscribe to the initial version of the article, and the title of  Tishreen University Journal for Research and Scientific Studies - Health Sciences Series  Publisher

journal uses a CC BY-NC-SA license which mean

You are free to:

  • Adapt — remix, transform, and build upon the material
  •  
  • The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

 

  • Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
  • NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
  • ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
  • No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.