Pencitraan Hiperspektral dalam Aplikasi Medis – Diagnosis Kanker Kulit

Kanker kulit adalah salah satu bentuk kanker yang paling umum di seluruh dunia. Meskipun ada banyak jenis kanker kulit, tiga yang paling umum adalah melanoma, Basal Cell Carcinoma (BCC), dan Squamous Cell Carcinoma (SCC). BCC dan SCC juga kadang-kadang disebut sebagai kanker kulit non-melanoma (NMSC). Deteksi dini sangat penting untuk pengobatan kanker kulit yang efektif. Diagnosis kanker kulit biasanya melibatkan pemeriksaan visual awal dari lesi kulit berpigmen (PSLs) oleh dokter kulit menggunakan aturan ABCDE (Asymmetrical, Border, Color, Diameter, Evolving) sebelum dikirim untuk biopsi dan analisis histopatologi untuk konfirmasi. Pemeriksaan pendahuluan sangat bergantung pada keahlian dokter kulit dan dapat rentan terhadap subjektivitas yang dapat menyebabkan biopsi yang tidak perlu dan pemeriksaan histopatologi yang invasif.

Pencitraan Hiperspektral

Dalam upaya untuk mengurangi kesalahan diagnostik dan meningkatkan efisiensi, banyak yang mengeksplorasi penggunaan teknologi pencitraan canggih dalam diagnosis kanker kulit. Garis depan teknologi ini adalah hyperspectral imaging (HSI) , kombinasi spektroskopi dan pencitraan, yang dapat memberikan deteksi non-invasif dan klasifikasi berbagai lesi kulit. HSI menangkap informasi spektral dan spasial dari suatu objek di berbagai spektrum elektromagnetik . Data yang dikumpulkan, juga dikenal sebagai  hypercube, kemudian diproses (misalnya, ekstrak, unmix, klasifikasi) untuk mendapatkan informasi yang relevan untuk aplikasi yang dimaksud.

Pencitraan Hiperspektral Medis (MHSI)

HSI diterapkan dalam berbagai aplikasi pertanian dan makanan seperti mendeteksi penyakit dan stres tanaman , pemeriksaan kualitas daging, buah-buahan, dan sayuran , dll., dan dengan cepat muncul sebagai alat potensial dalam berbagai penelitian kanker kulit. Misalnya, Nagaoka dkk. (2011) menggunakan HSI untuk mengembangkan kerangka klasifikasi yang dapat secara otomatis membedakan antara lesi melanoma dan non-melanoma. Calin dkk. (2021) menggabungkan HSI dengan detektor anomali tanpa pengawasan untuk membedakan BCC dan kulit normal. Karena kemampuannya yang cepat dan non-invasif, HSI juga semakin populer di bidang medis lainnya. Miclos dkk. (2015)mengembangkan algoritma untuk memetakan konsentrasi oksigen jaringan kulit menggunakan HSI, sementara Calin et al. (2015) menggunakan HSI untuk mengkarakterisasi luka terbuka.

Kamera Spectrum IQ Hyperspectral

Specim, penyedia solusi HSI terkemuka , menawarkan berbagai pilihan kamera hyperspectral pushbroom (pemindaian garis) , terutama Specim IQ . Kamera hiperspektral portabel terlihat dan inframerah dekat (VNIR) yang cocok untuk penggunaan di dalam dan luar ruangan, Specim IQ menawarkan antarmuka pengguna yang mudah digunakan yang memungkinkan siapa saja, baik pemula atau ahli, untuk melakukan  pengukuran HSI dan pemrosesan data dengan mudah. Tidak seperti kebanyakan kamera hyperspectral pushbroom, Specim IQ tidak memerlukan pemindai eksternal selama pengukuran dan beroperasi mirip dengan kamera digital. Didukung oleh perangkat lunak Specim IQ Studioyang dapat menyimpan dan mengelola data HSI, memungkinkan pengguna untuk membuat model, aplikasi, dan profil khusus yang dapat dimuat dan digunakan di kamera hiperspektral Specim IQ mereka.

Lihat video ini dan lihat bagaimana Specim IQ digunakan dalam diagnosis tumor kulit.

Ingin mempelajari lebih lanjut tentang HSI atau memerlukan bantuan untuk menemukan solusi HSI yang tepat untuk aplikasi Anda? Hubungi spesialis kami untuk konsultasi gratis sekarang.

Memahami Akronim dan Singkatan Industri Display

Industri tampilan (Display) terus berubah dan berkembang. Hal ini dapat dilihat dari cara teknologi baru dikembangkan dan dirilis secara teratur. Salah satu area di mana perubahan ini sangat jelas adalah dalam akronim dan singkatan yang digunakan dalam industri. Sementara beberapa akronim dan singkatan ini terkenal (misalnya, OLED , DCI-P3 , dll.), yang lain lebih tidak jelas, sehingga sulit untuk mengikuti terminologi terbaru.

Untuk membantu Anda memahami semua jargon, di bawah ini adalah panduan referensi cepat untuk beberapa akronim dan singkatan yang digunakan dalam industri tampilan.

AOI (Inspeksi Optik Otomatis) : Penggunaan sistem optik otomatis (misalnya, kamera penglihatan mesin, fotometer pencitraan, dll.) untuk memeriksa kualitas visual tampilan dalam proses manufaktur.

CCD (Charge Coupled Device) : Jenis sensor dengan banyak situs sensitif-foto (piksel) yang digunakan dalam kamera digital dan sistem pencitraan canggih. Ini menangkap foton (cahaya) dan mengubahnya menjadi elektron. Elektron dikumpulkan dan dibacakan ke preamplifier dari satu baris piksel sensor pada satu waktu untuk diubah menjadi tegangan sebelum mendigitalkan oleh Analog to Digital Converter (ADC) untuk menghasilkan sinyal digital dan yang dapat dibaca mesin.

CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor) : Jenis sensor yang digunakan pada kamera digital canggih dan sistem pencitraan menangkap dan mengubah cahaya melalui banyak piksel menjadi elektron. Sensor CMOS memiliki kapasitor dan penguat pada setiap piksel yang mengubah elektron menjadi tegangan sebelum didigitalkan oleh ADC untuk menghasilkan sinyal digital dan dapat dibaca mesin.

PPI (Piksel per inci) : Metrik yang digunakan untuk mengukur kerapatan piksel tampilan . Ini menunjukkan jumlah piksel dalam setiap inci panel layar.

EOTF (Electro-Optical Transfer Function) : Fungsi matematika yang digunakan dalam tampilan HDR (High Dynamic Range) yang mengubah sinyal listrik menjadi sinyal optik ke kecerahan tertentu di layar.

FOV (Field of View) : Dapat merepresentasikan jangkauan visual yang disajikan oleh perangkat AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality) /MR (Mixed Reality), jangkauan penglihatan manusia (derajat), atau sudut solid yang dapat ditangkap dan diukur oleh sistem optik. Misalnya, Fotometer atau kolorimeter pencitraan, dengan lensa XRE , dari Radiant Vision Systems (RVS) mampu mengukur FOV dalam headset AR/VR/MR hingga ±35° (total 70°).

MTF (Modulation Transfer Function) : Spesifikasi tunggal yang menggambarkan kemampuan sistem pencitraan atau lensa untuk mentransfer detail (resolusi dan kontras) dari objek ke gambar. Berguna dalam pengujian perangkat AR/VR/MR, HUD (Head-Up Display) , dll.

Lihat artikel ini untuk akronim dan singkatan terkait tampilan lainnya.

Saat teknologi tampilan berkembang pesat, pengujian tampilan menjadi semakin kompleks. Konica Minolta, dengan RVS, menawarkan berbagai pilihan solusi pengujian tampilan yang dapat mengukur berbagai karakteristik utama tampilan (misalnya, luminance , chromaticity , dll.) dengan mudah. Dari Display Color Analyzer CA-410 , yang dapat digunakan untuk penyesuaian gamma dan pengukuran kedipan , hingga ProMetric® Imaging Photometers / Colorimeters yang dapat mengkarakterisasi sudut pandang tampilan dan memberikan pengukuran tingkat piksel.

Konica Minolta Display Color Analyzer CA-410 (kiri) dan kolorimeter dan fotometer pencitraan ProMetric® (kanan)

Butuh bantuan untuk menemukan solusi metrologi tampilan yang tepat? Hubungi spesialis kami untuk konsultasi gratis sekarang.