Old Drupal 7 Site

Automatisk diagnose av føflekkreft

Eline Feiring Om forfatteren
Artikkel

Et norskutviklet verktøy kan hjelpe hudleger og allmennleger med å skille mellom godartede og ondartede føflekker.

Endre Rieber Sommersten. Foto privat

I dag stilles diagnosen ved at legen ser på føflekken med eller uten dermatoskop, et slags fortørrelsesglass. Mistenkelige føflekker blir skåret bort og sendt til videre undersøkelse, men så mange som rundt 90 % av fjernede føflekker er godartede. Det er derfor et stort behov for teknologiske hjelpemidler innen dette feltet.

Endre Rieber Sommersten og hans forskergruppe ved Universitetet i Bergen har, i samarbeid med det norske selskapet Balter Medical, utviklet et verktøy som automatisk kan skille mellom ondartede og godartede føflekker. Ideen fikk de fra satellittmålinger av hav og atmosfære. Instrumentet deres tar 30 bilder av føflekken fra ulike vinkler, og belyst med ulik bølgelengde.

– Mengden blod, oksygen, pigment, keratin og hudtykkelse påvirker lyset som trenger ned i huden. Vi har utviklet et matematisk analyseverktøy som kan beregne lysintensiteten i huden og dermed hvor mye av de forskjellige stoffene som finnes i huden. Denne informasjonen brukes deretter til å skille mellom godartede og ondartede føflekker, sier Sommersten.

I studien ble riktig diagnose stilt av alle de maligne føflekkene, og i 90 % av de benigne. Verktøyet er fremdeles på utviklingsstadiet, men Sommersten håper det kan være tilgjengelig for hudleger og allmennleger om få år. To prototyper av instrumentet er i bruk på klinikker i England og USA.

Sommersten disputerte for ph.d.-graden ved Universitetet i Bergen 6.9. 2010 med avhandlingen Automatic diagnosis of pigmented skin cancer.


Instrumentet: Et håndholdt apparat koblet til en PC og som plasseres over den mistenkelige føflekken. Apparatet tar 30 bilder fra ulike vinkler og med ulik belysning i løpet av ca. 5 sekunder.

Satellittmålinger av hav og atmosfære: Satellittmålinger av lys fra solen og reflektert lys fra jorden brukes sammen med dataverktøy til å overvåke substanser i atmosfæren og i havet – f.eks. ozonmengde og mengden av karbondioksid i atmosfæren, samt store algeforekomster i havet.

Anbefalte artikler