AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe results suggest that the proposed system is a low-cost, patient-friendly, and usable supportive system for early diagnosis.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Early diagnosis of skin tumors is one of the most critical factors affecting treatment success and survival rates. Early diagnosis of aggressive skin cancers such as malignant melanoma is of vital importance and can significantly increase patient survival rates. Currently widely used diagnostic methods such as dermoscopic examination, image processing-based analyses, and biopsy are based on subjective interpretations and require invasive interventions, leading to both time loss and reduced patient comfort. In this study, a non-invasive and portable pre-diagnostic system based on biomechanical differences between healthy and tumorous skin tissues, operating with low-frequency vibration stimulation, is proposed. The proposed system consists of an actuator that provides vibration stimulation at a fixed frequency, a three-axis accelerometer (ADXL355), and Raspberry Pi 5 hardware. The system detects mechanical changes within the tissue by analyzing the responses measured at different distances from specific points on the tissue to which mechanical vibrations are applied. The developed system has been tested on both physical and computer modeled skin phantoms. Significant differences in dominant frequency and damping characteristics were observed between tumorous and healthy tissues in the signals obtained in response to a 120-180-200 Hz. vibration stimulus. Less damp and higher frequency responses were recorded in tumorous regions. This indicates that increased tissue stiffness affects vibration characteristics. The results suggest that the proposed system is a low-cost, patient-friendly, and usable supportive system for early diagnosis. Future studies aim to test the system on real tissues and integrate it into clinical applications.
Özet
Cilt tümörlerinin erken evrede teşhisi, tedavi başarısını ve sağkalım oranını etkileyen en kritik faktörlerdendir. Özellikle malign melanom gibi agresif cilt kanserlerinin erken evrelerde teşhisi hayati önem taşımakta olup, hasta sağkalım oranlarını anlamlı ölçüde artırabilmektedir. Günümüzde yaygın olarak kullanılan dermoskopik muayene, görüntü işleme tabanlı analizler ve biyopsi gibi tanı yöntemleri subjektif yorumlara dayalı olmakla birlikte, invaziv müdahaleler gerektirmekte ve zaman kaybının yanı sıra hasta konforunun azalmasına yol açmaktadır. Bu çalışmada, sağlıklı ve tümörlü cilt dokuları arasındaki biyomekanik farklılıklara dayanan, düşük frekanslı titreşim uyartımıyla çalışan, noninvaziv ve taşınabilir bir ön tanı sistemi önerilmektedir. Önerilen sistem; sabit frekansta titreşim uyartımı veren bir aktüatör, üç eksenli ivmeölçer (ADXL355) ve Raspberry Pi 5 donanımından oluşmaktadır. Sistem, dokular üzerindeki belirli noktalara uygulanan mekanik titreşimlerin belirli uzaklıklarda ölçülen yanıtlarını analiz ederek doku içindeki mekanik değişiklikleri tespit etmektedir. Geliştirilen sistem hem fiziksel hem de bilgisayar ortamında modellenen cilt fantomları üzerinde edilmiştir. 120-180-200 Hz.’lik titreşim uyartımı verilen tümörlü ve sağlıklı dokular arasında baskın frekans ve sönümleme özelliklerinde belirgin farklılıklar gözlemlenmiştir. Özellikle tümörlü bölgelerde daha az sönüm ve daha yüksek frekanslı yanıtlar kaydedilmiştir. Bu durum, doku içi sertlik artışının titreşim karakteristiklerini etkilediğini göstermektedir. Sonuçlar, önerilen sistemin düşük maliyetli, hasta dostu ve erken tanıya yönelik kullanılabilir destekleyici bir sistem olduğunu göstermektedir. Gelecek çalışmalarda sistemin gerçek dokular üzerinde test edilmesi ve klinik uygulamalara entegrasyonu hedeflenmektedir.