stringtranslate.com

Дерматоскопия

Дерматоскоп с поляризованным светом.

Дерматоскопия , также известная как дермоскопия [1] или эпилюминесцентная микроскопия , представляет собой обследование поражений кожи с помощью дерматоскопа . Это инструмент, похожий на камеру, позволяющий проводить осмотр поражений кожи без помех от отражений поверхности кожи. Дерматоскоп состоит из лупы, источника света (поляризованного или неполяризованного), прозрачной пластины и иногда жидкой среды между инструментом и кожей . Дерматоскоп часто бывает ручным, хотя существуют стационарные камеры, позволяющие захватывать изображения всего тела за один снимок. Когда изображения или видеоклипы записываются или обрабатываются в цифровом виде, инструмент можно назвать цифровым эпилюминесцентным дерматоскопом . Затем изображение автоматически анализируется и ему присваивается оценка, указывающая, насколько оно опасно. Этот метод полезен дерматологам и специалистам по раку кожи для различения доброкачественных и злокачественных (раковых) поражений, особенно при диагностике меланомы .

Типы

Существует два основных типа дерматоскопов: ручные переносные и стационарные.

Ручной дерматоскоп состоит из источника просвечивающего света и увеличительной оптики (обычно 10-кратное увеличение). Существует три основных режима дерматоскопии: [2]

Поляризованный свет позволяет визуализировать более глубокие структуры кожи, в то время как неполяризованный свет предоставляет информацию о поверхностной коже. Большинство современных дерматоскопов позволяют врачу переключаться между двумя режимами, которые предоставляют дополнительную информацию. Другие также могут позволять врачу иметь различные уровни масштабирования и наложения цветов.

Стационарный тип позволяет сделать снимок всего тела за один снимок. Затем он передается в алгоритмы анализа изображений, которые генерируют трехмерную модель человека. Поражения на человеке отмечаются и анализируются с помощью искусственного интеллекта .

Преимущества

У врачей, являющихся экспертами в дерматоскопии, точность диагностики меланомы значительно выше, чем у тех, кто не имеет специальной подготовки. [3] Таким образом, наблюдается значительное улучшение чувствительности ( обнаружение меланом), а также специфичности (процент немеланом, правильно диагностированных как доброкачественные) по сравнению с осмотром невооруженным глазом. Точность дерматоскопии была увеличена до 20% в случае чувствительности и до 10% в случае специфичности по сравнению с осмотром невооруженным глазом. [4] [5] При использовании дерматоскопии специфичность тем самым увеличивается, что снижает частоту ненужных хирургических иссечений доброкачественных новообразований. [6] [7]

Приложения

  1. Типичное применение дерматоскопии — раннее выявление меланомы (см. выше).
  2. Цифровая дерматоскопия (видеодерматоскопия) используется для мониторинга кожных поражений, подозрительных на меланому. Цифровые дерматоскопические изображения сохраняются и сравниваются с изображениями, полученными во время следующего визита пациента. Подозрительные изменения в таком поражении являются показанием к иссечению. Кожные поражения, которые кажутся неизменными с течением времени, считаются доброкачественными. [8] [9] Распространенными системами для цифровой дерматоскопии являются Fotofinder , Molemax , DermoGenius, Easyscan и HEINE.
  3. Помощь в диагностике опухолей кожи, таких как базальноклеточная карцинома, [10] плоскоклеточная карцинома, [11] цилиндрома, [12] дерматофиброма, ангиома, себорейный кератоз и многие другие распространенные опухоли кожи имеют классические дерматоскопические признаки. [13]
  4. Помощь в диагностике чесотки и лобковых вшей. Окрашивая кожу тушью, дерматоскоп может помочь определить местоположение клеща в норе, облегчая соскабливание чесоточной норы. Увеличивая лобковую вошь, он позволяет быстро диагностировать трудноразличимых мелких насекомых. [14] [15]
  5. Помощь в диагностике бородавок. Позволяя врачу визуализировать структуру бородавки, отличать ее от мозолей, мозолей, травм или инородных тел. Обследуя бородавки на поздних стадиях лечения, чтобы гарантировать, что терапия не будет прекращена преждевременно из-за трудностей визуализации структуры бородавки.
  6. Помощь в диагностике грибковых инфекций. Для дифференциации опоясывающего лишая «черные точки» или опоясывающего лишая (грибковая инфекция кожи головы) от гнездной алопеции . [16]
  7. Помощь в диагностике заболеваний волос и кожи головы, таких как гнездная алопеция, [17] женская андрогенная алопеция, [18] монилетрикс , [19] синдром Нетертона , [20] и синдром шерстистых волос . [21] Дерматоскопия волос и кожи головы называется трихоскопией . [22] [23]
  8. Определение хирургического края трудно определяемых видов рака кожи. Примерами могут служить болезнь Боуэна, поверхностные базальноклеточные карциномы и злокачественные лентиго. Эти опухоли имеют очень нечеткие края. Позволяя хирургу правильно определить истинный размер опухоли, часто сокращается необходимость в повторной операции.
  9. Дифференциация черного лишая от злокачественной меланомы или соединительного меланоцитарного невуса. [24]

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект используется для автоматического различения доброкачественных и злокачественных ( раковых ) новообразований. [25] Современные программные технологии позволяют использовать базы данных для помощи в этом процессе. [26] [27] Пациенты дают согласие на сохранение своих изображений новообразований в базе данных, которая действует как архив и позволяет программам искусственного интеллекта сравнивать недавно сделанные изображения. Затем программа сравнивает ключевые особенности нового изображения с известными особенностями доброкачественных и злокачественных новообразований. Часто определенному новообразованию присваивается оценка, указывающая, насколько оно опасно и вероятно, что является злокачественным новообразованием. Затем оно помечается для дальнейшего обследования дерматологом . Это ускоряет процесс диагностики.

Одним из ограничений является то, что, поскольку не у многих пациентов документируются поражения, размер выборки оказывается ничтожно малым по сравнению с тем, что необходимо ИИ.

Предлагаемые решения включают в себя создание синтетических изображений поражений кожи для улучшения алгоритма. Затем ИИ должен различать, был ли образец получен из синтетических образцов или из реальных наборов данных. Ему необходимо минимизировать вероятность того, что он предскажет свои выходные данные как поддельные, а также максимизировать вероятность правильного различения настоящих и поддельных образцов. [28]

История

Микроскопия поверхности кожи была начата в 1663 году Иоганном Христофором Колхаусом и была улучшена с добавлением иммерсионного масла в 1878 году Эрнстом Аббе . [29] Немецкий дерматолог Иоганн Сафир добавил к инструменту встроенный источник света. Леон Гольдман был первым дерматологом, который придумал термин «дермаскопия» и использовал дерматоскоп для оценки пигментированных кожных поражений.

В 1989 году дерматологи из Мюнхенского университета имени Людвига-Максимилиана разработали новый прибор для дерматоскопии. Группа врачей под руководством профессора Отто Браун-Фалько в сотрудничестве с производителем медицинских приборов HEINE Optotechnik разработали дерматоскоп, который был ручным и освещался галогенной лампой. Он также имел ахроматическую линзу с 10-кратным увеличением. Для уменьшения отражения света поражение покрывали иммерсионным маслом. Этот дерматоскоп помог диагностировать пигментные поражения кожи быстрее и проще. Подход был подтвержден Вильгельмом Штольцем и др. с кафедры дерматологии и аллергологии Мюнхенского университета и опубликован в журнале «Lancet» (1989). [30]

В Венском медицинском университете был изобретен и запатентован дерматоскоп на основе кросс-поляризации, методология, которая в дальнейшем использовалась в цифровых дерматоскопах, таких как устройство MoleMax или FotoFinder . Затем, в 2001 году, калифорнийский производитель медицинских приборов 3Gen представил первый поляризованный ручной дерматоскоп DermLite. Поляризованное освещение в сочетании с кросс-поляризованным просмотрщиком уменьшает (поляризованное) отражение поверхности кожи, тем самым позволяя визуализировать структуры кожи (свет от которых деполяризован) без использования иммерсионной жидкости. Таким образом, обследование нескольких поражений становится более удобным, поскольку врачам больше не нужно останавливаться и наносить иммерсионное масло, спирт или воду на кожу перед обследованием каждого поражения. С появлением на рынке поляризованных дерматоскопов дерматоскопия стала пользоваться все большей популярностью у врачей по всему миру. Хотя изображения, полученные с помощью дерматоскопов с поляризованным светом, несколько отличаются от изображений, полученных с помощью традиционного стеклянного дерматоскопа, контактирующего с кожей, они имеют определенные преимущества, такие как отсутствие потенциальной потери сосудистых рисунков из-за сжатия кожи стеклянной контактной пластиной. [31]

Из-за довольно стандартизированной визуализации и ограниченного количества диагнозов по сравнению с клинической дерматологией, дерматоскопические изображения стали одним из центров интереса для автоматизированного анализа медицинских изображений. В то время как в прошлые десятилетия использовались алгоритмы компьютерного зрения и аппаратный метод [32] [33], большие стандартизированные общедоступные коллекции изображений, такие как HAM10000 [34], позволили применять сверточные нейронные сети. Последний подход теперь продемонстрировал экспериментальные доказательства точности человеческого уровня в более крупных/международных, [35] [36] [37] [38] и более мелких/локальных испытаниях, [39] [40] [41], но это применение не бесспорно. [42] [43]

Процедура захвата

Захват всего тела

Ссылки

  1. ^ Берк-Краусс, Джулиана; Лэрд, Мэри Э. (2017-12-01). «Что в имени — дерматоскопия против дерматоскопии» . JAMA Dermatology . 153 (12): 1235. doi :10.1001/jamadermatol.2017.3905. ISSN  2168-6068. PMID  29238835.
  2. ^ Argenziano, G; Soyer, HP (июль 2001 г.). «Дермоскопия пигментированных поражений кожи — ценный инструмент для ранней диагностики меланомы». The Lancet. Oncology . 2 (7): 443–9. doi :10.1016/s1470-2045(00)00422-8. PMID  11905739.
  3. ^ Лоренцен, Х.; Вайсман, К.; Петерсен, К.С.; Ларсен, Ф.Г.; Сехер, Л.; Скёдт, В. (1999). «Клиническая и дерматоскопическая диагностика злокачественной меланомы. Оценка экспертными и неэкспертными группами». Acta Dermato-Venereologica . 79 (4): 301–4. doi : 10.1080/000155599750010715 . PMID  10429989.
  4. ^ Vestergaard, ME; Macaskill, P; Holt, PE; Menzies, SW (2008). «Дермоскопия в сравнении с осмотром невооруженным глазом для диагностики первичной меланомы: метаанализ исследований, выполненных в клинических условиях». British Journal of Dermatology . 159 (3): 669–76. doi :10.1111/j.1365-2133.2008.08713.x. PMID  18616769. S2CID  46404467.Argenziano, G; Fabbrocini, G; Carli, P; De Giorgi, V; Sammarco, E; Delfino, M (1998). «Эпилюминесцентная микроскопия для диагностики сомнительных меланоцитарных поражений кожи. Сравнение правила ABCD дерматоскопии и нового 7-пунктного контрольного списка, основанного на анализе паттернов». Архивы дерматологии . 134 (12): 1563–70. doi :10.1001/archderm.134.12.1563. PMID  9875194.
  5. ^ Асьерто, Пенсильвания; Пальмиери, Г.; Челентано, Э.; Зонтик, Р.; Карако, К.; Дапонте, А.; Чиофало, МГ; Мелуччи, Монтана; Моццилло, Н.; Сатриано, РА; Кастелло, Г. (2000). «Чувствительность и специфичность эпилюминесцентной микроскопии: оценка на образце 2731 вырезанного кожного пигментного поражения». Британский журнал дерматологии . 142 (5): 893–8. дои : 10.1046/j.1365-2133.2000.03468.x. PMID  10809845. S2CID  70893256.http://www.bcbstx.com/provider/pdf/medicalpolicies/medicine/201-023.pdf [ ненадежный источник? ] [ постоянная мертвая ссылка ]
  6. ^ Боно, А.; Бартоли, С.; Касчинелли, Н.; Луальди, М.; Мауричи, А.; Молья, Д.; Трагни, Г.; Томатис, С.; Марчезини, Р. (2002). «Обнаружение меланомы. Проспективное исследование, сравнивающее диагностику невооруженным глазом, дерматоскопией и телеспектрофотометрией». Дерматология . 205 (4): 362–6. doi :10.1159/000066436. PMID  12444332. S2CID  25348202.
  7. ^ "Crutchfield Dermatology". Crutchfield Dermatology. Архивировано из оригинала 2016-10-11 . Получено 2010-05-12 .
  8. ^ Argenziano, G; Mordente, I; Ferrara, G; Sgambato, A; Annese, P; Zalaudek, I (2008). «Дерматоскопический мониторинг меланоцитарных поражений кожи: клинический результат и соблюдение пациентом режима лечения различаются в зависимости от протоколов последующего наблюдения». The British Journal of Dermatology . 159 (2): 331–6. doi :10.1111/j.1365-2133.2008.08649.x. PMID  18510663. S2CID  32027237.
  9. ^ Рома, Паоло; Саварезе, Имма; Мартино, Антония; Мартино, Доменико; Аннезе, Пьетро; Каполуонго, Патрицио; Морденте, Инес; Николино, Рашель; Залаудек, Ирис; Аргенциано, Джузеппе (2007). «Медленно растущая меланома: отчет о пяти случаях». Журнал отчетов о дерматологических случаях . 1 (1): 1–3. дои : 10.3315/jdcr.2007.1.1001. ПМК 3157767 . ПМИД  21886697. 
  10. ^ Scalvenzi, M; Lembo, S; Francia, MG; Balato, A (2008). «Дермоскопические паттерны поверхностной базальноклеточной карциномы». Международный журнал дерматологии . 47 (10): 1015–8. doi :10.1111/j.1365-4632.2008.03731.x. PMID  18986346. S2CID  205394964.
  11. ^ Felder, S; Rabinovitz, H; Oliviero, M; Kopf, A (2006). «Дерматоскопическая дифференциация поверхностной базальноклеточной карциномы и плоскоклеточной карциномы in situ». Dermatologic Surgery . 32 (3): 423–5. doi :10.1111/j.1524-4725.2006.32085.x. PMID  16640692.
  12. ^ Сичинская, Юстина; Раковска, Адриана; Чувара-Ладыковска, Джоанна; Мроз, Анджей; Липински, Марцин; Насеровская-Гуттмейер, Анна; Сикорска, Иоланта; Склинда, Катажина; Словинска, Моника; Ковальска-Оледска, Эльжбета; Валецка, Ирена; Валецкий, Ежи; Рудницкая, Лидия (2007). «Цилиндрома, трансформирующаяся в базальноклеточную карциному у пациента с синдромом Брука-Шпиглера». Журнал отчетов о дерматологических случаях . 1 (1): 4–9. дои : 10.3315/jdcr.2007.1.1002. ПМЦ 3157764 . ПМИД  21886698. 
  13. ^ Кампос-До-Кармо, Дж.; Рамос-Э-Сильва, М (2008). «Дерматоскопия: основные понятия». Международный журнал дерматологии . 47 (7): 712–9. дои : 10.1111/j.1365-4632.2008.03556.x . PMID  18613881. S2CID  205394507.
  14. ^ Wu, Ming-Yun; Hu, Shu-Lin; Hsu, Che-Hao (июнь 2008 г.). «Использование бесконтактной дерматоскопии в диагностике чесотки» (PDF) . Dermatol Sinica : 112–4. Архивировано из оригинала (PDF) 2011-07-09 . Получено 2009-09-28 .
  15. ^ Чу, А; Ли, А; Вонг, В; Оой, С; Завар, В. (2007). «Диагностика лобкового педикулеза: новое применение цифровой эпилюминесцентной дерматоскопии». Журнал Европейской академии дерматологии и венерологии . 21 (6): 837–8. дои : 10.1111/j.1468-3083.2006.02040.x. PMID  17567326. S2CID  34621172.
  16. ^ Словинска, М; Рудницка, Л; Шварц, РА; Ковальска-Оледска, Э; Раковска, А; Сичинска, Дж; Лукомская, М; Ольшевская, М; Шиманска, Э (2008). «Волосы с запятой: дерматоскопический маркер опоясывающего лишая головы: метод быстрой диагностики». Журнал Американской академии дерматологии . 59 (5 Доп.): S77–9. дои : 10.1016/j.jaad.2008.07.009. ПМИД  19119131.
  17. ^ Инуи, С; Накадзима, Т; Итами, С (2008). «Значение дерматоскопии при острой диффузной и тотальной алопеции женской кожи головы: обзор двадцати случаев». Дерматология . 217 (4): 333–6. doi :10.1159/000155644. PMID  18799878. S2CID  19963257.
  18. ^ Раковска, А.; и др. (2008). «Трихоскопические критерии диагностики женской андрогенной алопеции». Nature Precedings . doi : 10.1038/npre.2008.1913.1 . hdl :10101/npre.2008.1913.1.
  19. ^ Раковска, А; Словинска, М; Чувара, Дж; Ольшевска, М; Рудницка, Л (2007). «Дермоскопия как инструмент для быстрой диагностики монилетрикса». Журнал лекарственных средств в дерматологии . 6 (2): 222–4. PMID  17373184.
  20. ^ Раковска, А; Ковальска-Оледска, Э; Словинска, М; Росинска, Д; Рудницка, Л (2009). «Видеодерматоскопия стержня волоса при синдроме Нетертона». Детская дерматология . 26 (3): 320–2. дои : 10.1111/j.1525-1470.2008.00778.x. PMID  19706096. S2CID  42660583.
  21. ^ Раковска, Адриана; Словинска, Моника; Ковальска-Оледска, Эльжбета; Рудницкая, Лидия (2008). «Трихоскопия при генетических аномалиях стержня волоса». Журнал отчетов о дерматологических случаях . 2 (2): 14–20. дои : 10.3315/jdcr.2008.1009. ПМК 3157768 . ПМИД  21886705. 
  22. ^ Рудницка Л, Ольшевска М, Раковска А, Ковальска-Оледзка Е, Словинска М (июль 2008 г.). «Трихоскопия: новый метод диагностики выпадения волос». Журнал лекарственных средств в дерматологии . 7 (7): 651–4. ПМИД  18664157.
  23. ^ Раковска А, Словинска М, Ковальска-Оледзка Е, Рудницка Л (2008). «Трихоскопия (видеодерматоскопия волос и кожи головы) у здоровых женщин. Стандартизация методов и нормы для измеримых параметров». J Dermatol Case Rep . 3 (1): 14–19. doi :10.3315/jdcr.2008.1021. PMC 3157785. PMID  21886722 . 
  24. ^ Гуаренти, ИМ; Алмейда Х.Л., младший; Лейтао, АХ; Роча, Нью-Мексико; Сильва, РМ (2013). «Сканирующая электронная микроскопия черного дерматомикоза». Анаис Бразилейрос де Дерматологии . 89 (2): 334–6. дои : 10.1590/abd1806-4841.20142780 . ПМК 4008070 . ПМИД  24770516. 
  25. ^ Диннес, Жаклин; Дикс, Джонатан Дж.; Чучу, Наоми; Ферранте ди Руффано, Лавиния; Матин, Рубета Н.; Томсон, Дэвид Р.; Вонг, Кай Юэнь; Олдридж, Роджер Бенджамин; Эбботт, Рэйчел; Фаузи, Моника; Бейлисс, Сьюзан Э.; Грейндж, Мэтью Дж.; Таквоинги, Йемиси; Давенпорт, Клэр; Годфри, Кэти (2018-12-04). "Дермоскопия с визуальным осмотром и без него для диагностики меланомы у взрослых". База данных систематических обзоров Кокрейна . 2018 (12): CD011902. doi :10.1002/14651858.CD011902.pub2. ISSN  1469-493X. PMC 6517096. PMID  30521682 . 
  26. ^ Кассем, Мохамед А.; Хосни, Халид М.; Дамашевичиус, Робертас; Элтухи, Мохамед Месельхи (31 июля 2021 г.). «Методы машинного обучения и глубокого обучения для классификации и диагностики поражений кожи: систематический обзор». Диагностика . 11 (8): 1390. doi : 10.3390/diagnostics11081390 . ISSN  2075-4418. PMC 8391467. PMID 34441324  . 
  27. ^ Селеби, М. Эмре; Мендонса, Тереза; Маркес, Хорхе С. (9 марта 2018 г.). Анализ изображений дерматоскопии (1-е изд.). ЦРК Пресс.
  28. ^ La Salvia, Marco; Torti, Emanuele; Leon, Raquel; Fabelo, Himar; Ortega, Samuel; Martinez-Vega, Beatriz; Callico, Gustavo M.; Leporati, Francesco (январь 2022 г.). «Глубокие сверточные генеративные состязательные сети для улучшения искусственного интеллекта в здравоохранении: применение при раке кожи». Датчики . 22 (16): 6145. Bibcode : 2022Senso..22.6145L. doi : 10.3390/s22166145 . ISSN  1424-8220. PMC 9416026. PMID 36015906  . 
  29. ^ Кац, Брайан; Рабинович, Гарольд С. (апрель 2001 г.). «ВВЕДЕНИЕ В ДЕРМОСКОПИЮ». Дерматологические клиники . 19 (2): 221–258. doi :10.1016/S0733-8635(05)70263-1.
  30. ^ Штольц, Вильгельм (1989). «Микроскопия поверхности кожи». The Lancet . 334 (8667): 864–865. doi :10.1016/s0140-6736(89)93027-4. PMID  2571785. S2CID  5459081.
  31. ^ "Бесконтактный дерматоскопический прибор с полным контролем поляризации и функцией автофокусировки на основе жидкой линзы" (PDF) . www.dgao-proceedings.de . Получено 16.01.2019 .
  32. ^ Dreiseitl, S; Binder, M; Hable, K; Kittler, H (июнь 2009 г.). «Компьютерная и человеческая диагностика меланомы: оценка возможности автоматизированной диагностической системы в перспективном клиническом исследовании». Melanoma Research . 19 (3): 180–4. doi : 10.1097/CMR.0b013e32832a1e41 . PMID  19369900. S2CID  3095768.
  33. ^ Дик, В.; Синц, К.; Миттльбёк, М.; Киттлер, Х.; Чандл, П. (19 июня 2019 г.). «Точность компьютерной диагностики меланомы: метаанализ». JAMA Dermatology . 155 (11): 1291–1299. doi :10.1001/jamadermatol.2019.1375. PMC 6584889. PMID  31215969 . 
  34. ^ Tschandl, P; Rosendahl, C; Kittler, H (14 августа 2018 г.). «Набор данных HAM10000, большая коллекция дерматоскопических изображений из нескольких источников распространенных пигментных поражений кожи». Scientific Data . 5 : 180161. arXiv : 1803.10417 . Bibcode : 2018NatSD...580161T. doi : 10.1038/sdata.2018.161 . PMC 6091241 . PMID  30106392. 
  35. ^ Tschandl, P; Codella, N; Akay, BN; Argenziano, G; Braun, RP; Cabo, H; Gutman, D; Halpern, A; Helba, B; Hofmann-Wellenhof, R; Lallas, A; Lapins, J; Longo, C; Malvehy, J; Marchetti, MA; Marghoob, A; Menzies, S; Oakley, A; Paoli, J; Puig, S; Rinner, C; Rosendahl, C; Scope, A; Sinz, C; Soyer, HP; Thomas, L; Zalaudek, I; Kittler, H (июль 2019 г.). «Сравнение точности алгоритмов чтения людьми и машинного обучения для классификации пигментированных поражений кожи: открытое международное диагностическое исследование на основе веб-технологий». The Lancet. Онкология . 20 (7): 938–947. doi :10.1016/S1470-2045(19)30333-X. PMC 8237239 . PMID  31201137. 
  36. ^ Чандл, П; Розендаль, К; Ладно, Б.Н.; Аргенциано, Дж; Блюм, А; Браун, Р.П.; Кабо, Х; Гурхан, JY; Креуш, Дж; Лаллас, А; Лапинс, Дж; Маргуб, А; Мензис, С; Нойбер, Нью-Мексико; Паоли, Дж; Рабиновиц, Х.С.; Риннер, К; Область применения, А; Сойер, HP; Синц, К; Томас, Л; Залаудек, я; Киттлер, Х. (1 января 2019 г.). «Экспертная диагностика непигментированного рака кожи с помощью комбинированных сверточных нейронных сетей». JAMA Дерматология . 155 (1): 58–65. дои : 10.1001/jamadermatol.2018.4378 . PMC 6439580. PMID  30484822 . 
  37. ^ Marchetti, MA; Codella, NCF; Dusza, SW; Gutman, DA; Helba, B; Kalloo, A; Mishra, N; Carrera, C; Celebi, ME; DeFazio, JL; Jaimes, N; Marghoob, AA; Quigley, E; Scope, A; Yélamos, O; Halpern, AC; International Skin Imaging, Collaboration. (Февраль 2018 г.). «Результаты Международного симпозиума по биомедицинской визуализации 2016 г.: Сравнение точности компьютерных алгоритмов для дерматологов для диагностики меланомы по дерматоскопическим изображениям». Журнал Американской академии дерматологии . 78 (2): 270–277.e1. дои : 10.1016/j.jaad.2017.08.016 . ПМЦ 5768444 . ПМИД  28969863. 
  38. ^ Haenssle, HA; Fink, C; Toberer, F; Winkler, J; Stolz, W; Deinlein, T; Hofmann-Wellenhof, R; Lallas, A; Emmert, S; Buhl, T; Zutt, M; Blum, A; Abassi, MS; Thomas, L; Tromme, I; Tschandl, P; Enk, A; Rosenberger, A; Reader Study Level I и Level II, Groups. (Январь 2020 г.). «Человек против машины перезагружен: производительность одобренной рынком сверточной нейронной сети при классификации широкого спектра поражений кожи по сравнению с 96 дерматологами, работающими в менее искусственных условиях». Annals of Oncology . 31 (1): 137–143. doi : 10.1016/j.annonc.2019.10.013 . PMID  31912788.
  39. ^ Tschandl, P; Kittler, H; Argenziano, G (сентябрь 2017 г.). «Предварительно обученная нейронная сеть демонстрирует диагностическую точность, близкую к точности студентов-медиков при классификации дерматоскопических изображений после сопоставимых условий обучения». Британский журнал дерматологии . 177 (3): 867–869. doi :10.1111/bjd.15695. PMID  28569993. S2CID  207076965.
  40. ^ Yu, C; Yang, S; Kim, W; Jung, J; Chung, KY; Lee, SW; Oh, B (2018). «Обнаружение акральной меланомы с использованием сверточной нейронной сети для дерматоскопических изображений». PLOS ONE . 13 (3): e0193321. Bibcode : 2018PLoSO..1393321Y. doi : 10.1371 /journal.pone.0193321 . PMC 5841780. PMID  29513718. 
  41. ^ Эстева, А.; Купрел, Б.; Новоа, РА.; Ко, Дж.; Суэттер, СМ.; Блау, Х.М.; Трун, С. (2 февраля 2017 г.). «Классификация рака кожи на уровне дерматолога с использованием глубоких нейронных сетей». Nature . 542 (7639): 115–118. Bibcode :2017Natur.542..115E. doi :10.1038/nature21056. PMC 8382232 . PMID  28117445. 
  42. ^ Лаллас, А; Ардженциано, Г (октябрь 2018 г.). «Искусственный интеллект и диагностика меланомы: игнорирование человеческой природы может привести к ложным прогнозам». Dermatology Practical & Conceptual . 8 (4): 249–251. doi :10.5826/dpc.0804a01. PMC 6246056. PMID 30479851  . 
  43. ^ Navarrete-Dechent, C; Dusza, SW; Liopyris, K; Marghoob, AA; Halpern, AC; Marchetti, MA (октябрь 2018 г.). «Автоматизированная дерматологическая диагностика: шумиха или реальность?». Журнал исследовательской дерматологии . 138 (10): 2277–2279. doi : 10.1016/j.jid.2018.04.040 . PMC 7701995. PMID  29864435 . 
  44. ^ "Система визуализации VECTRA WB360 | Canfield Scientific". www.canfieldsci.com . Получено 12.12.2022 .
  45. ^ "DermaGraphix | Canfield Scientific". www.canfieldsci.com . Получено 12.12.2022 .

Внешние ссылки