نوع مقاله : مقاله کامل پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار دپارتمان مهندسی پزشکی دانشگاه علم وصنعت ایران، دپارتمان مهندسی پزشکی، دانشکده برق، دانشگاه علم و صنعت ایران

2 دانشجوی دکتری مهندسی پزشکی دانشگاه علم و صنعت ایران، دپارتمان مهندسی پزشکی، دانشکده برق، دانشگاه علم و صنعت ایران

3 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی پزشکی دانشگاه علم و صنعت ایران، دپارتمان مهندسی پزشکی، دانشکده برق، دانشگاه علم و صنعت ایران

10.22041/ijbme.2013.13081

چکیده

سالانه تعداد زیادی از انسان‌ها به تومور مغزی مبتلا می‌شوند. متداولترین و مرگبارترین این تومورها مولتی فرم گلیوبلاستوما (GBM) است. از این رو بررسی و مطالعه رشد GBMیکی از مسائل مورد توجه محققان است. تاکنون مدل‌های ریاضی زیادی برای شبیه‌سازی رشد تومور مغزی GBMارائه شده است. این مدل‌ها به درک بهتر فرایند رشد تومور و درمان آن کمک می‌کنند. در این مقاله یک مدل چهار بعدی برای شبیه‌سازی رشد تومور مغزی ارائه می‌شود. در مدل ارائه شده از روش اتوماتای سلولی (CA) استفاده شده است. شبکه CAسه بعدی مورد استفاده، موزائیک‌کاری ورونی است و توزیع نقاط در این شبکه با استفاده از فرایند افزایش ترتیبی تصادفی (RSA) انجام شده است. در این شبکه هر سلول یک کثیرالوجه بوده؛ تعداد وجوه و همسایگی‌های هر سلول با سلول دیگر متفاوت است. برای یافتن همسایگی سلول‌ها از مثلث‌بندی دلانی استفاده شده است. هر سلول در این شبکه می‌تواند مرده، سرطانی غیرتکثیرشونده، سرطانی تکثیرشونده و یا سالم باشد. تومور شبیه‌سازی شده توانایی رشد از     mm1/0 تا mm25 را دارد. مدل پیشنهادی در چهار مرحله زمانی: کروی، تشخیص اولیه ضایعه، تشخیص بیماری و مرگ ارزشیابی، و نتایج با داده‌های تجربی مقایسه شده است. بررسی‌ها نشان می‌دهد مدل ارائه شده در حالت کلی و به طورمتوسط دارای صحت 85% است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Four-dimensional modeling of GBM brain tumor growth using cellular automata

نویسندگان [English]

  • Seyed Hojat Sabzpoushan 1
  • Fateme Pourhasan Zadeh 2
  • Zohre Agin 3

1 Assistant professor, Biomedical engineering department, School of electrical engineering, Iran university of Science and technology

2 Ph.D Student, Biomedical engineering department, School of electrical engineering, Iran university of Science and technology

3 M.Sc, Biomedical engineering department, School of electrical engineering, Iran university of Science and technology

چکیده [English]

A great number of people are diagnosed with a brain tumor, annually. Glioblastoma multiform (GBM) is the most common and deadliest malignant primary brain tumor. Therefore, the study of the growth of GBM is one of the issues considered by researchers. Many mathematical models to simulate the growth of GBM brain tumor have been proposed. These models help scientists to understand the process of tumor growth in order to achieve effective treatment. To simulate the tumor growth, a four dimensional (4D) model using cellular automata (CA) method is presented in this paper. A three dimensional (3D) lattice constituted by Voronoi tessellation is used. Spatial distribution of grid points in 3D has been generated by using Random Sequential Addition (RSA). In the utilized lattice, each cell is a polyhedron with various number of edges and neighboring. Delaunay triangulation is applied to find neighboring cells. Each cell in this lattice can be necrotic, non-proliferative, proliferative, non-tumorous or normal. The simulation is capable to exhibit a tumor growth of 0.1 mm to 25 mm in radius. The proposed model has been compared with experimental data in four temporal stages: spheroid, detectable lesion, diagnosis and death. Studies show that the accuracy of the presented model is generally about 85%.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Modeling
  • brain tumor growth
  • glioblastoma multiform (GBM)
  • cellular automata (CA)
[1]     Schmitz J.E., Kansal A.R., Torquato S., A Cellular Automaton Model of Brain Tumor Treatment and Resistance; Journal of Theoretical Medicine, 2002; pp. 223-239.
[2]     Hatzikirou H., Deutsch A., Schaller C., Simon M., Swanson K., Mathematical Modelling Of Glioblastoma Tumor Development: A Review; Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 2005, 15(11): 1779-1794.
[3]     Naumov L., Hoekstra A., Sloot P., Cellular automata models of tumour natural shrinkage; Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2011;  390(12): 2283–2290.
[4]     Sabzpoushan S.H., Pourhasanzade F., A Cellular Automata based model for simulating Restitution property in a Single Heart Cell; Journal of Medical Signals & Sensors, 2011; 1(1): 19-23.
[5] سبزپوشان ح.، پورحسن زاده ف.، ارائه مدل انتشار پتانسیل عمل در بافت قلب با استفاده از اتوماتای سلولی و الگوی هندسی پتانسیل عمل؛ مجله مهندسی پزشکی زیستی،  دوره چهارم، شماره1، بهار1389
[6] جعفری م.، مسگری م.، بهبود عملگر Thiessen جهت تعیین حوزه مراکز خدماتی؛ همایش ژئوماتیک 82، تهران، ایران، 2-1 اردیبهشت، 1382.
[7] Hegi M.E., Liu L., Herman J.G., Stupp R., Wick W., Weller M., Mehta M.P., Correlation of O6-Methylguanine Methyltransferase (MGMT) Promoter Methylation With Clinical Outcomes in Glioblastoma and Clinical Strategies to Modulate MGMT Activity; Journal of Clinical Oncology, 2008; 26(25): 4189-4199.
[8] Kansal A.R., Torquato S., Harsh IV G.R., Chiocca E.A., Deisboeck T.S., Simulated Brain Tumor Growth Dynamics Using A Three-dimensional Cellular Automaton; J. Theor. Biol, 2000; 203: 367-382.