Immagine innovazione biomedica

Il rapporto tra il campione e il mondo reale, è la rappresentazione di informazioni multidimensionali del valore numerico memorizzato in un sistema di coordinate discreto.

Un'immagine biomedica deve diagnosticare una malattia, descrivono un meccanismo biochimico, monitorare l'impatto di un trattamento o una procedura di guida. Per predire il futuro, l'imaging deve superare la semplice osservazione.
Gli scienziati hanno dimostrato secondo microscopia Harmonic Imaging (SPESSORE) più di 25 anni fa, ma è solo ora ha dimostrato come una tecnica pratica per imaging ad alta risoluzione di cellule e la struttura dei tessuti e la fisiologia. In sostanza, questa tecnica si basa sulla illuminazione laser intenso che interagisce con un materiale altamente ordinata, come array biomolecolari. La luce esce con la metà della lunghezza d'onda della luce laser, ma con il doppio di energia.

Nonostante i progressi rivoluzionari nel campo dell'imaging ottico, alcuni scienziati sono ancora visibili al microscopio tradizionale come nient'altro che una lente di ingrandimento complicato.

In molti casi, gli scienziati biomedici vogliono guardare il più vicino possibile a cellule viventi. In passato, la più vicina sguardo venuto da microscopia elettronica, ma che ha richiesto utilizzando campioni morti. Oggi, però, le cellule vive può essere ripreso con alcune forme di microscopia elettronica a scansione.

La tecnologia permette agli scienziati di guardare dentro il problema, letteralmente. Per esempio, alla Silicon Graphics (SGI, Mountain View, CA), un teatro di visualizzazione permette ai ricercatori di immagine di una molecola e fare un tour attraverso i suoi angoli e fessure.

Un altro esempio, lo sviluppo di uno strumento che consente ai medici di determinare la prognosi del paziente il cancro al seno non è così facile farlo.

E 'difficile determinare la migliore linea di trattamento per un paziente con tumore al seno. I pazienti nella stessa fase della malattia e ricevere lo stesso trattamento può avere esiti molto diversi. La chemioterapia e terapia ormonale riduce il rischio di metastasi a distanza di circa un terzo, ma gli studi dimostrano che il 70 al 80 per cento dei pazienti che ricevono questo trattamento sarebbe sopravvissuto senza di essa.

I ricercatori e gli sviluppatori sono stati invitati a sviluppare uno strumento che consentirebbe ai ricercatori di determinare quali il cancro geni in pazienti con cancro al seno sono stati forti predittori di future metastasi. Alcuni sviluppatori utilizzato MATLAB di The MathWorks 'prodotti Tools. Il software abbinato funzionalità statistiche con la capacità di gestire grandi insiemi di dati rapidamente.

ans per determinare la prognosi del paziente il cancro al seno non è così facile farlo.

E 'difficile determinare la migliore linea di trattamento per un paziente con tumore al seno. I pazienti nella stessa fase della malattia e ricevere lo stesso trattamento può avere esiti molto diversi. La chemioterapia e terapia ormonale riduce il rischio di metastasi a distanza di circa un terzo, ma gli studi dimostrano che il 70 al 80 per cento dei pazienti che ricevono questo trattamento sarebbe sopravvissuto senza di essa.

I ricercatori e gli sviluppatori sono stati invitati a sviluppare uno strumento che consentirebbe ai ricercatori di determinare quali il cancro geni in pazienti con cancro al seno sono stati forti predittori di future metastasi. Alcuni sviluppatori utilizzato MATLAB di The MathWorks 'prodotti Tools. Il software abbinato funzionalità statistiche con la capacità di gestire grandi insiemi di dati rapidamente.

Infine, il prodotto è stato fatto, l'elaborazione delle immagini e strumenti di analisi dei dati che includeva sono buone per i calcoli di matrice, non c'è bisogno di spendere tempo a scrivere il basso livello di elaborazione delle immagini e la routine di analisi dei dati di base come il calcolo vettori e matrici.

Hanno sviluppato un classificatore basato sui geni che portano le informazioni prognosi. Hanno scoperto che 70 geni strettamente correlati con l'outcome dei pazienti ', indicando che la prognosi possa essere determinato in base al profilo di espressione genica del tumore primario.

I programmatori utilizzati formato immagine TIFF nel loro lavoro, immagine ad alta risoluzione, alta qualità, il rumore lo e dimensioni estremamente grandi. Perché le immagini TIFF sono troppo grandi e complessi per essere elaborati a mano, i programmatori avrebbero necessità di pre-elaborare le immagini e la progettazione di un processo batch per estrarre i dati rilevanti.

L'innovazione nella scienza e nella technoloy non ha limiti, gli strumenti software avanzati hanno usato ha aiutato i ricercatori eliminare alcuni di questi passi e permette loro di spendere più del loro tempo ad analizzare i dati e lavorando sulla ricerca del gene che può essere un fattore predittivo di cancro.

L'importanza di imaging per la medicina non è mai stata così grande, ma sarà. Continue innovazioni tecnologiche e di prodotto hanno reso le procedure di imaging più adatto per molteplici usi.