מבוא

בשנים האחרונות, ההתקדמות בעיבוד תמונות שיפרו באופן משמעותי את זיהוי וסיווג של נגעים בעור ב dermatology.טכנולוגיות אלה מסייעות לדרמטולוגיה בתנאים אבחון כגון מלנומה, הקררצינומה של תאי ביזל, ותופעות לוואי עור אחרות עם דיוק גדול יותר ועקבות. בעוד שיטות אבחון מסורתיות מסתמכות על בדיקה חזותית וביופסיה תא היסטפיתולוגית שלו, טכניקות עיבוד מספקות כיוונים לא פולשניים, אובייקטיביים, ובדיקת לחץ דם, וטכניקות מתקדמות.

תפקיד עיבוד תמונה ב Dermatology

לדרמטולוגיה כבר זמן רב תלוי על דרמטיקופיה ובדיקת עיניים עירום כדי לזהות נגעים חשודים.עם זאת, אפילו רופאים מנוסים יכולים להתמודד עם רגישות בפרשנות, במיוחד כאשר להבחין בין בצלים שפירים וממאירים. עיבוד תמונה מציעה גישה שיטתית לשיפור איכות התמונה, אזורים מבודדים של עניין, ומיצוי תכונות כמותיות התומכים בהחלטות אבחון.

החשיבות של עיבוד תמונה הופכת להיות ניכרת כאשר בהתחשב בקנה מידה של סרטן העור ברחבי העולם.על פי ארגון הבריאות העולמי, מלנומה היא אחד הסרטן הנפוצים ביותר, וגילוי מוקדם משפר באופן דרמטי את שיעורי ההישרדות.ניתוח תמונה אוטומטית יכול לעזור למסך אוכלוסיות גדולות, לפני כן, לפני כן, להפחית את הנטל על מערכות בריאות.

טכניקות עיבוד תמונה

שיפור תמונה וקידום

תמונות עור-פונקטיות של Raw לעיתים קרובות סובלות מחפצים כגון שיער, בועות, תאורה בלתי אחידה, וריאציות צבע. טכניקות עיבוד משמשים כדי לנרמל את התמונות האלה ולשפר את הניתוח הבא.שיטות נפוצות כוללות אלגוריתמים של צבעים (למשל, עולם אפור, גוונים של אפור), שיפור ניגודיות באמצעות ההשוואה שלו או הטכניקות הסתגלות, והסרת שיער באמצעות מסנולוגיה או intraatingsives.

המונחים:

הסגמנטציה מתייחסת לתהליך של בידוד העור מהרקמות הבריאותיות הסובבות.התחישוב מדויק הוא קריטי כי הוא מגדיר את האזור שממנו מופקים תכונות.שיטות של המגזר המסורתי כוללות סף, גילוי קצה, קווי מתאר פעילים (snakes), ומחוז- Growth-gro-wings (מאוחר יותר לאחרונה, ארכיטקטורות למידה עמוקה כגון U-Net ו-RCNN השיגו מצב של סימטריה-ABC-the-art תוצאות ספציפיות במיוחד כאשר נתונים של מדדי-ACCD-I-IQD-D-D-IQD).

הפקה

ברגע שעול מופרך, תכונות המתארות את המאפיינים החזותיים שלה מחושבות.אלה יכולים להיות מקובצים בצורת (סימטריה, אי סדירות גבול, קוטר), תכונות צבע (ערכי RGB, שרטוטים צבע, נוכחות של צבעים מרובים), ותכונות מרקמות (contrast, entropy, Haralick) תכונות יצירת יד כבר כבר מושל במידה רבה על ידי למידה עמוקה, אשר לומדת באופן אוטומטי היררת של ייצוג מחשבי ואפקטיבי בין תכונות מודרניות, אך לעתים קרובות.

למידה מרחוק ולמידה עמוקה ל Classification

רשתות ערפיליות

אימוץ רשתות עצביות אבולוציה (CNN) הפך סיווג נגע עור. CNN נועדו באופן אוטומטי ללמוד היררכיות מרחביות של תכונות, מ הקצוות ומרקמים למורולוגיות מורכבות.אדריכלות לא ניתן להבחין כגון ResNet, Inception, ו- EfficientNet כבר כוונו היטב על נתונים דרמטיים ו השיגו דיוק אבחון להשוואה - אפילו מחקר אחד-Fidified עם סרטן מסוגנן: אסטנטמפלקסטולוגים בודדים יכול היה להוכיח עם מחקר ספציפי.

מודלים המבוססים על Transformer

בשנים האחרונות, מהפךי ראייה (ViTs) הופיעו כחלופה ל- CNN עבור סיווג תמונות. Transformers להשתמש מנגנונים של כוונות עצמיות כדי ללכוד את התלויות הגלובליות על פני התמונה, אשר יכול להיות מועיל לזהות דפוסים לא סדירים של נגעים.למרות שהם דורשים כמויות גדולות יותר של נתונים הכשרה, הסתגלות עדכניות כמו Data-efficienters (DeiT) ו-Swiners הראו ביצועים תחרותיים על גבי תבניות לחץ עור פעיל.

אסטרטגיות אימון וזיכרון נתונים

מודלים למידה עמוקה עבור סיווג נגע עור דורש נתונים גדולים, מגוונים, וידוענים היטב. נתונים ציבוריים כגון HAM10000, ISIC Archives, ו-PH2 לספק אלפי תמונות, אבל חוסר איזון מעמד (מושגים שפירים רבים מחוץ למספר ממאירים) הוא אתגר מתמשך.

אתגרים מרכזיים נוספים

מגוון נתונים ו-Bas

אחד המכשולים המשמעותיים ביותר בפיתוח מערכי עור אמינים הוא חוסר נתונים מגוונים, נציגים.רוב הנתונים הזמינים לציבור מקורם באזורים גיאוגרפיים ספציפיים ואוכלוסיות חולים, לעתים קרובות עם מגוון גוון עור מוגבל.מודלים בעיקר על סוגי עור בהיר עשויים להופיע בצורה גרועה על עור כהה, שבו רמזים ניגודיים וויזואליים שונים כגון ISIC 2020 ו- HAM10000 החלים כדי לבדוק את הטכניקות הבסיסיות של נתונים, אך הם גם כן, אך הם החלו להפחית את הנתונים הסטיגטיים יותר על מנת לבחון את הנתונים הסטיגפיים של חומר זה.

חוסר יכולת וסבירות

עבור פריסה קלינית, רופאי עור צריכים להבין מדוע אלגוריתם מסווג כמחמאות או שפיר.מודלים למידה עמוקה נחשבים לעתים קרובות קופסאות שחורות, אשר מעכב אמון ואימוץ.טכניקות AI הסבירות, כולל מפות סלקטיבית, Grad-CAM ו LIME, מדגיש כי חלקים של תמונה השפיעו על החיזוי.

אינטגרציה קלינית ואימות

למרות דיוק גבוה בהגדרות מעבדה, מודלים רבים אינם מתכללים כאשר הם פרוסים בסביבה קלינית בעולם האמיתי.ריאציות תאורה, איכות המצלמה, ומיקום המטופל יכול להפיג ביצועים. אימות חיצוני ריגריד על נתונים עצמאיים ממוסדות שונים ותקני רכישה הוא חיוני.מחקרים פוטנציאליים כי השוואת אבחון מונע AI נגד טיפול סטנדרטי נדרשים כדי למדוד את ההשפעה הקלינית בפועל.

כיוונים עתידיים ומגמות מתפתחות

ספורטאי וטלדרמטולוגיה

אלגוריתמי עיבוד תמונות לתוך יישומי סמארטפונים ומכשירי dermoscopy ידני פותחים אפשרויות חדשות עבור בדיקות נקודה-of-care.מטופלים יכולים ללכוד תמונות של נגעים משלהם ולקבל הערכות סיכון ראשוניות, בעוד רופאי עור יכולים לסקור תמונות מרחוק.פלטפורמות טלדרמטולוגיה להפחית את זמני ההמתנה ולשפר את הגישה לטיפול מומחה, במיוחד באזורים מוחלשים בחיישנים מצלמה ניידת ומחשוב יכול לשפר עוד יותר את יכולת הניתוח של LTFMA מהגדרות קליניות:0 מ-FTime של .

גישות מרובות

ניתוח מבוסס תמונה לבדו עשוי לא ללכוד את כל המידע הקליני הרלוונטי.שלב תמונות דרמטיות עם metadata המטופל (גיל, היסטוריית שבץ, גורמי סיכון גנטיים) ומודוללי הדמיה אחרים (למשל, חישוב מיקרוסקופיות, קוקוסציה אופטית ל-mography) יכול לשפר את דיוק אבחון.מודלים למידה עמוקה רב-ממדיים הממזגים עם נתונים מובבנים כדי ליצור כלים מקיפים יותר, בנוסף ניתוח סיכון - יכול לספק שינויים ארוכי טווח על פני זמן.

מסקנה

עיבוד תמונה מתקדם, המופעל על ידי למידת מכונה ולמידה עמוקה, מעצב מחדש את הנוף של אבחון עורי.ממעבד ומקטעה כדי לכלול מיצוי ו סיווג, טכניקות אלה מציעים אובייקטיבי, הדדי, וניתוח מדרגי של נגעים בעור. בעוד אתגרים כגון הטיה של נתונים, הפרשיות, אימותיות קליני מתמשך, מחקר וחדשנות טכנולוגית להמשיך לדחוף את השדה קדימה.

לסקירה מקיפה של טכניקות פלחציה בניתוח נגע עור, יש להתייחס ל-FLT:0 מאמר זה על PubMed CentralFLT:1.