Metode de Prelucrare a Imaginilor Medicale

Una dintre problemele cu care se confrunta lumea medicala, de ani de zile este cancerul care este considerat ca fiind a doua cauza importanta a mortalitatii pe intregul glob. In Romania, in ultima decada, s-a inregistrat o crestere rapida a numarului tumorilor maligne, acestea reprezentand a doua cauza de deces, imediat dupa afectiunile cardiovasculare. Puternicul impact al cancerului asupra societatii romanesti se regaseste nu numai in numarul mare de decese (circa 38 000 pe an, ceea ce reprezinta 13-14% din numarul total de decese) ci si in numarul noilor cazuri inregistrate (circa 45 000 pe an) si al bolnavilor in viata (circa 200 000). Pornind de la aceste date, tratarea cancerului a devenit una dintre prioritatile nationale din domeniul medical.

Cancerul este produs prin aparitia unor mutatii la nivelul celulelor normale prin care se modifica echilibrul dintre proliferarea si moartea celulelor. Diviziunea celulelor devine rapida, necontrolata si genereaza tumori beningne sau maligne. Pierderea controlului proliferarii celulare se produce prin mutatii ale genelor care joaca un rol vital in diviziunea celulelor, in apoptoza (moartea celulelor) si in repararea ADN-ului modificat. Sunt cunoscute peste 20 de mutatii care initiaza carcinogeneza si sunt necesare mai multe mutatii la aceeasi celula pentru a deveni o celula modificata genetic cu potential neoplazic. Cancerul este in principal o boala a genelor care controleaza cresterea celulara.

Pana in prezent, au fost lansate numai cateva modalitati de tratare a cancerului (chirurgia, radioterapia si chimioterapia), dar ele sunt considerate numai niste ameliorante, mecanismele aparitiei, proliferarii si dezvoltarii celulelor canceroase nefiind inca elucidate. Chirurgia este cea mai veche modalitate de tratament si la un moment dat, reprezenta singura forma de terapie a cancerului. Aceasta metoda este eficienta in cazurile tumorilor localizate la nivelul unui anumit organ. In cazul in care apar micrometastaze, chirurgia singura nu este eficienta ca modalitate de tratament si se impune combinarea ei cu alte tehnici. Aceasta este indicata ca tratament pentru: tumori mamare, tumori de prostata, tumori orofaringiene, tumori ale pielii, tumori gastrointestinale, tumori pulmonare, etc.

In situatia in care tumora este greu accesibila sau starea de sanatate generala a pacientului presupune un risc crescut al aparitiei complicatiilor post-operatorii, radioterapia s-a dovedit a fi mai eficienta. Aceasta este indicata pentru limfom extranodular localizat, tumori nazale, tumori de creier, celule scamoase carcinomatoase, adenom perianal, etc. Ca si chirurgia, radioterapia prezinta si ea unele limitari. In cazul tumorilor voluminoase exista riscul ca celulele transformate malign din centrul masei tumorale sa nu fie afectate ceea ce conduce ulterior la recurenta bolii. De aceea se recomanda utilizarea radioterapiei in combinatie cu chirurgia si/sau chimioterapia care implica folosirea medicamentelor.

Cercetarile privind metodele de terapie a cancerului continua in intreaga lume din dorinta de intelegere a mecanismelor de evolutie a celulelor canceroase in scopul elaborarii unor metode de terapie eficiente. Toate acestea arata ca si in cazul unor modele simple, elementare, pot aparea numeroase aspecte interesante atat din punctul de vedere al medicului si/sau biologului, cat si din cel al matematicianului

Modelarea matematica realizeaza sinteza datelor obtinute experimental intr-un sistem unitar, permite evidentierea structurii interne si a legaturilor cauzale dintre partile componente si masoara ponderea cu care intervine fiecare subsistem la realizarea functiilor sistemului. Simularea asigura validarea teoriilor concurente, intelegerea modificarilor fiziopatologice si sugereaza experimente relevante.

Ea reprezinta o unealta foarte puternica pentru analiza problemelor biologice si permite dezvoltarea si testarea ipotezelor ce pot duce la o intelegere mai buna a proceselor biologice. Principiile de baza ale unui model realist si folositor sunt:

- intelegerea si aprecierea deplina a problemei biologice

- reprezentarea matematica realista a fenomenului biologic

- gasirea unor solutii folositoare, de preferat cantitative

- interpretarea bilogica a rezultatelor matematice in termeni de intelegere si predictii. Matematica este dictata de bilogie, nu vice-versa.

Modelarea matematica si simularea sunt metode deosebit de eficiente, frecvent utilizate in toate domeniile. In ultimii ani s-au facut pasi concreti in directia implicarii teoriei sistemelor si in studiul organismelor vii. Complexitatea sistemelor vii, chiar si in cazul organismelor inferioare, este net superioara structurilor tehnice create de om. Acestea sunt constituite dintr-un mare numar de subsisteme, intre care sunt stabilite multiple interconexiuni. Izolarea unui subsistem biologic, pentru studiul sau, se face, inevitabil, cu pretul alterarii propriei functii, cat si a comportamentului sistemului in ansamblul sau. Din acest motiv, datele obtinute experimental sunt diferite fata de cele corespunzatoare unei evolutii in conditii normale. In concluzie, se recomanda studiul, pe cat posibil, al sistemului, in intregul sau.

Din punct de vedere sistemic, procesele ce se desfasoara la nivel celular (inclusiv tumorile canceroase) au un pronuntat caracter neliniar. Desi, in ceea ce priveste studiul si modelarea acestora s-au facut progrese remarcabile, totusi dezvoltarea si aplicarea unor metode moderne este mai lenta in comparatie cu alte domenii. Aceasta intarziere este cauzata in principal de doua caracteristici specifice ale bioproceselor. In primul rand, modelarea acestora este deosebit de dificila. Aceste sisteme cuprind o multitudine de interactiuni cu alte procese si prin urmare functionarea acestora si in special dinamicile de crestere, sunt, de multe ori, greu de inteles, puternic neliniare si nestationare. De asemenea, reproductibilitatea experimentelor este nesigura, iar lipsa de acuratete a masuratorilor poate conduce la o serie de probleme de identificare.

In al doilea rand, aplicarea unor strategii de monitorizare se confrunta in majoritatea cazurilor cu absenta unei instrumentatii specifice, sigure si ieftine, destinate masurarii directe si/sau monitorizarii in timp real a unor variabile biologice si biochimice. Actualmente, piata ofera putini senzori capabili sa furnizeze astfel de masuratori, iar parametrii inaccesibili sau nemasurabili trebuie determinati prin analize de laborator off-line. Costul si durata acestor analize limiteaza frecventa cu care se efectueaza aceste masuratori si conduc la cresterea costurilor. Pentru surmontarea acestor probleme este necesara utilizarea tehnicilor avansate de modelare si identificare care folosesc senzori software

H.M. Byrne, The role of mathematics in solid tumour growth, Math. Today (1999)

P. Carmeliet and R.K. Jain, Angiogenesis in cancer and other diseases, Nature (2000)

R.A. Gatenby and P.K. Maini, Mathematical oncology: Cancer summed up, Nature (2003)

J.J. Casciari, S.V. Sotirchos, and R.M. Sutherland, Mathematical modelling of microenvironment

and growth in EMT6/Ro multicellular tumour spheroids, Cell Proliferation(1992)

A.C. Burton, Rate of growth of solid tumours as a problem of diffusion, Growth (1966)

H.M. Byrne and M.A.J. Chaplain, Growth of nonnecrotic tumours in the presence and

absence of inhibitors, Math. Biosci. (1995)

H.M. Byrne and S.A. Gourley, The role of growth factors in avascular tumour growth, Math. Comput. Modelling (1997)

H.M. Byrne and M.A.J. Chaplain, Necrosis and apoptosis: Distinct cell loss mechanisms

in a mathematical model of avascular tumour growth, J. Theoret. Medicine (1998)

H.P. Greenspan, On the growth and stability of cell cultures and solid tumors, J. Theoret.

Biol. (1975)

K.A. Landman and C.P. Please, Tumour dynamics and necrosis: Surface tension and

stability, IMA J. Math. Appl. Medicine Biol. (2001)

F.J. Burkowski, A computer simulation of the growth of a tumor in vitro, Computer Programs

in Biomedicine, (1977)

H.M. Byrne, The effect of time delays on the dynamics of avascular tumour growth, Math.

Biosci. (1997)

M.A.J. Chaplain, M. Ganesh, and I.G. Graham, Spatio-temporal pattern formation on

spherical surfaces: Numerical simulation and application to solid tumor growth, J. Math.

Biol. (2001)

H.M. Byrne and M.A.J. Chaplain, Modelling the role of cell-cell adhesion in the growth

and development of carcinomas, Math. Comput. Modelling (1996)

H.M. Byrne, J.R. King, and D.L.S. McElwain, A two-phase model of solid tumor growth,

Appl. Math. Lett. (2003)

R.A. Gatenby and E.T. Gawlinski, A reaction-diffusion model of cancer invasion, Cancer

Res. (1996)

C.Y. Chen, H.M. Byrne, and J.R. King, The influence of growth-induced stress from the

surrounding medium on the development of multicell spheroids, J. Math. Biol. (2001)

G. Helmlinger, P.A. Netti, H.C. Lichtenbeld, R.J. Melder, and R.K. Jain, Solid stress

inhibits the growth of multicellular tumor spheroids, Nature Biotechnology (1997)

W. Duchting and T. Vogelsaenger, Recent progress in modelling and simulation of threedimensional tumor growth and treatment, Biosystems (1985)

R. Popa, M. V. Trifan si M. Ciomaga, Prelucrarea imaginilor, Inteligenta artificiala (2002/2003)

R. D. Vatavu, Introducere in procesarea imaginilor, Babel-Ginfo, nr.2 (2002)

A. Hawkins, Mathematical models of tumor growth (2007)

www.romaniancancerleague.org

http://arhiva.alb.ro

www.biophysj.org

www.ginfo.ro

www.ace.tuiasi.ro

www.canceratlarge.org.uk

www.mathworks.com