Усиление контраста кросс-поляризационных ОКТ-изображений рака молочной железы путем расчета оптических коэффициентов

Е.В. Губарькова, Н.П. Павлова, Е.Б. Киселева, Д.А. Воронцов, А.А. Моисеев, А.А. Плеханов, С.С. Кузнецов, М.А. Сироткина, А.Ю. Воронцов,Н.Д. Гладкова

Ключевые слова: кросс-поляризационная оптическая когерентная томография; КП ОКТ; рак молочной железы; РМЖ; коэффициент затухания; разностный коэффициент затухания в ко- и кросс-каналах; дифференциальная диагностика; морфологические подтипы рака.

2019, том 11, номер 3, стр. 22.

DOI: https://doi.org/10.17691/stm2019.11.3.03

Полный текст статьи

html pdf

2273

1446

Аннотация
Список литературы
Как цитировать в References

Цель исследования — разработка способов усиления контраста кросс-поляризационных ОКТ (КП ОКТ) изображений рака молочной железы (РМЖ) путем расчета оптических коэффициентов скорости затухания сигнала для дифференциации подтипов рака и анализа поляризационных свойств стромы опухоли.

Материалы и методы. Исследование проводилось ex vivo на образцах ткани молочной железы, полученных после радикальной мастэктомии. Изучение рассеивающих и поляризационных свойств выполнено на скоростной спектральной ОКТ-установке с возможностью регистрации кросс-рассеяния, что позволяет с большей специфичностью различить соединительную ткань молочной железы в норме и в опухоли. Представлены результаты качественного и количественного анализа en face КП ОКТ-изображений ткани молочной железы без опухоли и двух наиболее распространенных типов РМЖ, принципиально отличающихся по состоянию стромы опухоли, — инфильтрирующего протокового РМЖ солидного роста и РМЖ скиррозного строения. Для повышения контрастности КП ОКТ-изображений рассчитывались оптические коэффициенты: скорость затухания в ко-канале (коэффициент 1) и разностный коэффициент скорости затухания в ко- и кросс-каналах (коэффициент 2), которые позволили не только отличить опухолевую ткань от неопухолевой, но и дифференцировать два изученных типа рака молочной железы.

Результаты. Особенностью en face КП ОКТ-изображений ткани молочной железы без опухоли является их неоднородность, что обусловлено различной рассеивающей способностью жировой, железистой и соединительной тканей с преимущественно низкими значениями обоих оптических коэффициентов. Инфильтративный протоковый РМЖ солидного строения характеризуется однородным распределением самых низких значений обоих оптических коэффициентов. В случае инфильтративного протокового РМЖ скиррозного строения на КП ОКТ-изображениях визуализируется ОКТ-сигнал наибольшей неоднородности и контраста, что связано с преобладанием стромы опухоли над паренхимой и наличием в ней различных дегенеративных изменений (фиброза или гиалиноза).

Заключение. Использование оптических коэффициентов скорости затухания ОКТ-сигнала в двух каналах и построение en face цветокодированных карт является наглядным способом представления КП ОКТ-изображений РМЖ и объективным методом количественной оценки ОКТ-сигнала. При этом повышается контраст визуализации, что облегчает дифференцировку различных морфологических подтипов РМЖ, которые могут быть использованы в клинических условиях.

https://www.cancer.org/research/cancer- facts-statistics/breast-cancer-facts-figures.html.
https://media.nenaprasno.ru/cancer- catalog/additional-articles/1652/.
Злокачественные новообразования в России в 2017 году (заболеваемость и смертность). Под ред. Каприна А.Д., Старинского В.В., Петровой Г.В. М: МНИОИ им. П.А. Герцена — филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; 2018; 250 с.
Aleskandarany M.A., Vandenberghe M.E., Marchiò C., Ellis I.O., Sapino A., Rakha E.A. Tumour heterogeneity of breast cancer: from morphology to personalised medicine. Pathobiology 2018; 85(1–2): 23–34, https://doi.org/10.1159/000477851.
WHO classification of tumours of the breast. Edited by Lakhani S.R., Ellis I.O., Schnitt S.J., Tan P.H., van de Vijver M.J. International Agency for Research on Cancer; 2012.
Cèfaro G.A., Genovesi D., Marchese R., Ursini L.A., Cianchetti E., Ballone E., Di Nicola M. Predictors of local recurrence after conservative surgery and whole-breast irradiation. Breast Cancer Res Treat 2006; 98(3): 329–335, https://doi.org/10.1007/s10549-006-9169-0.
Luini A., Rososchansky J., Gatti G., Zurrida S., Caldarella P., Viale G., Rosali dos Santos G., Frasson A. The surgical margin status after breast-conserving surgery: discussion of an open issue. Breast Cancer Res Treat 2008; 113(2): 397–402, https://doi.org/10.1007/s10549-008-9929-0.
Catalano O.A., Horn G.L., Signore A., Iannace C., Lepore M., Vangel M., Luongo A., Catalano M., Lehman C., Salvatore M., Soricelli A., Catana C., Mahmood U., Rosen B.R. PET/MR in invasive ductal breast cancer: correlation between imaging markers and histological phenotype. Br J Cancer 2017; 116(7): 893–902, https://doi.org/10.1038/bjc.2017.26.
Kuhl C.K. Abbreviated magnetic resonance imaging (MRI) for breast cancer screening: rationale, concept, and transfer to clinical practice. Annu Rev Med 2019; 70(1): 501–519, https://doi.org/10.1146/annurev-med-121417-100403.
Taylor K.J., Merritt C., Piccoli C., Schmidt R., Rouse G., Fornage B., Rubin E., Georgian-Smith D., Winsberg F., Goldberg B., Mendelson E. Ultrasound as a complement to mammography and breast examination to characterize breast masses. Ultrasound Med Biol 2002; 28(1): 19–26, https://doi.org/10.1016/s0301-5629(01)00491-4.
Evans A., Trimboli R.M., Athanasiou A., Balleyguier C., Baltzer P.A., Bick U., Camps Herrero J., Clauser P., Colin C., Cornford E., Fallenberg E.M., Fuchsjaeger M.H., Gilbert F.J., Helbich T.H., Kinkel K., Heywang-Köbrunner S.H., Kuhl C.K., Mann R.M., Martincich L., Panizza P., Pediconi F., Pijnappel R.M., Pinker K., Zackrisson S., Forrai G., Sardanelli F.; European Society of Breast Imaging (EUSOBI), with language review by Europa Donna–The European Breast Cancer Coalition. Breast ultrasound: recommendations for information to women and referring physicians by the European Society of Breast Imaging. Insights Imaging 2018; 9(4): 449–461, https://doi.org/10.1007/s13244-018-0636-z.
Esbona K., Li Z., Wilke L.G. Intraoperative imprint cytology and frozen section pathology for margin assessment in breast conservation surgery: a systematic review. Ann Surg Oncol 2012; 19(10): 3236–3245, https://doi.org/10.1245/s10434-012-2492-2.
Yao X., Gan Y., Chang E., Hibshoosh H., Feldman S., Hendon C. Visualization and tissue classification of human breast cancer images using ultrahigh-resolution OCT. Lasers Surg Med 2017; 49(3): 258–269, https://doi.org/10.1002/lsm.22654.
Zhou C., Cohen D.W., Wang Y., Lee H.C., Mondelblatt A.E., Tsai T.H., Aguirre A.D., Fujimoto J.G., Connolly J.L. Integrated optical coherence tomography and microscopy for ex vivo multiscale evaluation of human breast tissues. Cancer Res 2010; 70(24): 10071–10079, https://doi.org/10.1158/0008-5472.can-10-2968.
Ha R., Friedlander L.C., Hibshoosh H., Hendon C., Feldman S., Ahn S., Schmidt H., Akens M.K., Fitzmaurice M., Wilson B.C., Mango V.L. Optical coherence tomography: a novel imaging method for post-lumpectomy breast margin assessment-a multi-reader study. Acad Radiol 2018; 25(3): 279–287, https://doi.org/10.1016/j.acra.2017.09.018.
Nguyen F.T., Zysk A.M., Chaney E.J., Kotynek J.G., Oliphant U.J., Bellafiore F.J., Rowland K.M., Johnson P.A., Boppart S.A. Intraoperative evaluation of breast tumor margins with optical coherence tomography. Cancer Research 2009; 69(22): 8790–8796, https://doi.org/10.1158/0008-5472.can-08-4340.
Savastru D., Chang E.W., Miclos S., Pitman M.B., Patel A., Iftimia N. Detection of breast surgical margins with optical coherence tomography imaging: a concept evaluation study. J Biomed Opt 2014; 19(5): 056001, https://doi.org/10.1117/1.jbo.19.5.056001.
Mujat M., Ferguson R.D., Hammer D.X., Gittins C., Iftimia N. Automated algorithm for breast tissue differentiation in optical coherence tomography. J Biomed Opt 2009; 14(3): 034040, https://doi.org/10.1117/1.3156821.
Zysk A.M., Boppart S.A. Computational methods for analysis of human breast tumor tissue in optical coherence tomography images. J Biomed Opt 2006; 11(5): 054015, https://doi.org/10.1117/1.2358964.
Zysk A.M., Chaney E.J., Boppart S.A. Refractive index of carcinogen-induced rat mammary tumours. Phys Med Biol 2006; 51(9): 2165–2177, https://doi.org/10.1088/0031-9155/51/9/003.
Hsiung P.-L., Phatak D.R., Chen Y., Aguirre A.D., Fujimoto J.G., Connolly J.L. Benign and malignant lesions in the human breast depicted with ultrahigh resolution and three-dimensional optical coherence tomography. Radiology 2007; 244(3): 865–874, https://doi.org/10.1148/radiol.2443061536.
South F.A., Chaney E.J., Marjanovic M., Adie S.G., Boppart S.A. Differentiation of ex vivo human breast tissue using polarization-sensitive optical coherence tomography. Biomed Opt Express 2014; 5(10): 3417, https://doi.org/10.1364/boe.5.003417.
Patel R., Khan A., Quinlan R., Yaroslavsky A.N. Polarization-sensitive multimodal imaging for detecting breast cancer. Cancer Res 2014; 74(17): 4685–4693, https://doi.org/10.1158/0008-5472.can-13-2411.
Chin L., Latham B., Saunders C.M., Sampson D.D., Kennedy B.F. Simplifying the assessment of human breast cancer by mapping a micro-scale heterogeneity index in optical coherence elastography. J Biophotonics 2016; 10(5): 690–700, https://doi.org/10.1002/jbio.201600092.
Kennedy B.F., McLaughlin R.A., Kennedy K.M., Chin L., Wijesinghe P., Curatolo A., Tien A., Ronald M., Latham B., Saunders C.M., Sampson D.D. Investigation of optical coherence microelastography as a method to visualize cancers in human breast tissue. Cancer Res 2015; 75(16): 3236–3245, https://doi.org/10.1158/0008-5472.can-14-3694.
Gubarkova E.V., Sovetsky A.A., Zaitsev V.Y., Matveyev A.L., Vorontsov D.A., Sirotkina M.A., Matveev L.A., Plekhanov A.A., Pavlova N.P., Kuznetsov S.S., Vorontsov A.Y., Zagaynova E.V., Gladkova N.D. OCT-elastography-based optical biopsy for breast cancer delineation and express assessment of morphological/molecular subtypes. Biomed Opt Express 2019; 10(5): 2244, https://doi.org/10.1364/boe.10.002244.
Gelikonov V.M., Romashov V.N., Shabanov D.V., Ksenofontov S.Y., Terpelov D.A., Shilyagin P.A., Gelikonov G.V., Vitkin I.A. Cross-polarization optical coherence tomography with active maintenance of the circular polarization of a sounding wave in a common path system. Radiophys Quantum El 2018; 60(11): 897–911, https://doi.org/10.1007/s11141-018-9856-9.
Gubarkova E.V., Dudenkova V.V., Feldchtein F.I., Timofeeva L.B., Kiseleva E.B., Kuznetsov S.S., Shakhov B.E., Moiseev A.A., Gelikonov V.M., Gelikonov G.V., Vitkin A., Gladkova N.D. Multi-modal optical imaging characterization of atherosclerotic plaques. J Biophotonics 2015; 9(10): 1009–1020, https://doi.org/10.1002/jbio.201500223.
Kiseleva E., Kirillin M., Feldchtein F., Vitkin A., Sergeeva E., Zagaynova E., Streltzova O., Shakhov B., Gubarkova E., Gladkova N. Differential diagnosis of human bladder mucosa pathologies in vivo with cross-polarization optical coherence tomography. Biomed Opt Express 2015; 6(4): 1464–1476, https://doi.org/10.1364/boe.6.001464.
Рак молочной железы. Морфологическая диагностика и генетика. Под ред. Франка Г.А., Завалишинской Л.Э., Пожарисского К.М. М: Практическая медицина; 2014.
Kut C., Chaichana K.L., Xi J., Raza S.M., Ye X., McVeigh E.R., Rodriguez F.J., Quiñones-Hinojosa A., Li X. Detection of human brain cancer infiltration ex vivo and in vivo using quantitative optical coherence tomography. Sci Transl Med 2015; 7(292): 3010611, https://doi.org/10.1126/scitranslmed.3010611.
Provenzano P.P., Eliceiri K.W., Campbell J.M., Inman D.R., White J.G., Keely P.J. Collagen reorganization at the tumor-stromal interface facilitates local invasion. BMC Med 2006; 4(1): 38, https://doi.org/10.1186/1741-7015-4-38.

Gubarkova E.V., Pavlova N.P., Kiseleva E.B., Vorontsov D.A., Moiseev A.А., Plekhanov A.A., Kuznetsov S.S., Sirotkina М.А., Vorontsov A.Y., Gladkova N.D. Contrast Enhancement of Cross-Polarization OCT Images of Breast Cancer by Optical Coefficient Calculation. Sovremennye tehnologii v medicine 2019; 11(3): 22, https://doi.org/10.17691/stm2019.11.3.03