導入事例

近年、画像処理の進歩は皮膚病変の検出と分類を大幅に改善しました。これらの技術は、メラノマ、バサル細胞癌、およびより高精度と一貫性のある他の皮膚異常などの診断条件で皮膚科医を支援します。伝統的な診断方法は、視覚検査と病理学的バイオサイに基づいていますが、画像処理技術は非侵襲的、客観的、およびスケーラブルな代替を提供します。この記事では、主要な技術、将来の分析、および将来の皮膚分析、モデルの分析、および将来の分析、および分析、および分析の分野に関する主要な分析を探求しています。

皮膚科学における画像処理の役割

皮膚科医は、疑わしい病変を識別するために、解剖検査と裸眼検査に依存しています。しかし、経験豊富な臨床医でさえ、特に良性および悪性病変を区別するとき、解釈の変動に直面することができます。画像処理は、画像の品質、有能な領域を強化し、診断決定をサポートする定量的機能を抽出するための系統的なアプローチを提供しています。

世界中の皮膚がんの規模を考慮した際、画像処理の重要性が明らかになります。世界保健機関によると、メラノマは最も一般的ながんの1つであり、早期発見は生存率を飛躍的に向上させます。自動画像解析は、大量の人口をスクリーニングし、リスクの高い症例を優先し、医療システムへの負担を軽減することができます。また、遠隔地での患者が専門家レベルの評価を受けることを可能にします。

コアイメージ加工技術

画像の強化と加工

生の皮膚のイメージは頻繁に毛、泡、不均等な照明および色の変化のようなアーティファクトから苦しんでいます。 処理の技術はこれらのイメージを正常化し、その後の分析を改善するために加えられます。 一般的な方法は色constancyのアルゴリズム(例えば、灰色の世界の陰、灰色の)を含んでいて、ヒストグラムの均等化か適応技術を使用して対照の強化および形態学フィルターかinpaintingによる毛の取り外し。 適切な前処理は分類および分類のモデルを減らすことによって区分の正確さを高めるために示されていました。

リージョンセグメンテーション

分裂は、周囲の健康な組織から皮膚病変を隔離するプロセスを指します。 正確な分裂は、その特徴が抽出される領域を定義するので、重要です。 伝統的な分節方法には、しきい値、エッジ検出、アクティブ輪郭(スナク)、および領域成長が含まれます。 最近では、U-NetやマスクR-CNNなどのディープラーニングアーキテクチャは、特にパブリックな利用可能なデータセット(Snakes)に訓練されたときに、非正規な結果を達成しました。 観察因子は、Ismemamemamemamemameの実体測定値、およびIsmamemamemamemamemamemameの実体測定値(Ismamemamemamemamemamemamemamema)などのセグメント測定値が測定値の要素を正確に測定することができます。

特徴の抽出

病変がセグメント化されると、その視覚的特徴を記述する機能が計算されます。これらは、形状の特徴(非対称性、境界不規則性、直径)、色の特徴(平均RGB値、色分散、複数の色の存在)、およびテクスチャ機能(コントラスト、エントロピー、原型機能)にグループ化することができます。手作業の特徴抽出物は、主にディープラーニングによって補われており、ピクセルデータから階層的な表現を自動的に学習しています。しかしながら、従来の視覚的特性と構造は、従来の視覚的アプローチと構造のコントラスト、従来の視覚的特性と強度の低下が残っています。

分類のための機械学習とディープラーニング

関係ネットワーク

複雑なニューラルネットワーク(CNN)のパブの採用は、皮膚病変の分類を変形させました。CNNは、エッジやテクスチャから複雑な病変の形態に、機能の空間階層を自動的に学習するように設計されています。ResNet、Inception、および効率的なNetなどの注目すべきアーキテクチャは、皮膚のデータを自動で学習し、さらには、皮膚の細胞を上回る、または、または、脳の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の細胞の

トランスベースのモデル

過去数年間、ビジョントランス(ViTs)は、CNN の代替として、画像分類のための選択肢として登場しました。トランスは、セルフアテンション機構を使用して、画像を横断してグローバルの依存関係をキャプチャし、不規則な損害パターンを認識するのに有益です。彼らは、より大きな量のトレーニングデータを必要とするが、データ効率の高いイメージトランス(DeiT)やSwinトランスなどの最近の適応は、皮膚病変のベンチマークの競争的なパフォーマンスを示しています。CNNと組み合わせることは、両方のローカルアーキテクチャと、およびローカルアーキテクチャを目的とする世界的な機能を備えています。

トレーニング戦略とデータ拡張

皮膚病分類のためのディープラーニングモデルは、大きく、多様で、および十分に配慮したデータセットを必要とします。HAM10000、ISICアーカイブ、PH2などのパブリックデータセットは、数千の画像を提供しますが、クラス不均衡(良性病変は数悪性を及ぼす)は、永続的な課題です。過密性、重度の損失機能、半監視学習ヘルプなどのテクニックは、偏見を緩和するのに役立ちます。データ集計条件は、そのような変化や変化を変化させるような、より強力な機能や、より高機能、および、より高機能的な変化をもたらすような、より高機能、より高機能、より高機能、および高機能の調整、より高機能、より高機能、より高機能、より高機能、より高機能、より高機能、より高機能な、高機能、高機能、より高機能な、高機能、高機能、高機能、高機能、高機能な、高機能な、高機能、高機能、高機能、高機能、高機能、高機能な、高機能、高機能な、高機能、高機能な、高機能、高機能、高機能、高機能な、高機能、高機能、

克服の鍵の挑戦

データセットの多様性とバイアス

信頼性の高い皮膚病変の分類器を開発する最も重要なハードルの1つは、多様な、代表的なデータセットの欠如です。 ほとんどの公共の利用可能なデータセットは、特定の地理的地域および患者の人口から供給され、しばしば限られた皮膚の緊張の多様性で供給されます。 軽度の皮膚タイプで訓練されたモデルは、コントラストと視覚的なキューが異なる暗い皮膚ではほとんど実行する可能性があります。 ISIC 2020チャレンジやHAM 10000データセットなどの影響は、この適応技術がより重要であるだけでなく、研究は、より詳細な情報収集技術や分析技術が重要であるだけでなく、より詳細な情報収集を研究するだけでなく、より詳細な情報も検討しています。

解釈と説明責任

臨床展開のために、皮膚科医はアルゴリズムが悪性または良性として病変を分類する理由を理解する必要があります。ディープラーニングモデルは、しばしば黒いボックスと考えられ、信頼と採用を妨げる。 説明可能なAI技術、例えば、サリテンマップ、Grad-CAM、およびLIMEを含む、イメージのどの部分が予測に影響を与えるかを強調する。視覚的な説明を提供すると、臨床医が推論を検証し、潜在的なエラーを検出するのに役立ちます。例えば、モデルが、より優先的に解釈できるよりも、より複雑なモデルに焦点を合わせるときに。

臨床統合と検証

ラボの環境設定の高精度にもかかわらず、多くのモデルは、実際の臨床環境に導入する際に一般化できません。照明、カメラの品質、および患者位置の変化は、性能を低下させる可能性があります。異なる機関や買収装置から独立したデータセットに関する厳格な外部検証は不可欠です。標準的なケアに対するAIによる診断を比較する適切な研究は、実際の臨床的影響を測定する必要があります。米国食品医薬品局(FDA)は、いくつかのAIベースの皮膚科学ツールをクリアしていますが、継続的な監視および性能を維持するために必要とされている。

未来の方向と新興トレンド

ポータブルイメージングとテレダーマトロジー

スマートフォンアプリケーションやハンドヘルドの監視デバイスに画像処理アルゴリズムを統合すると、ポイントオブケアスクリーニングの新しい可能性が開きます。患者は、自分の病変の画像をキャプチャし、皮膚科医が画像をリモートで確認できる一方で、予備リスク評価を受け取ることができます。 Teledermatologyプラットフォームは、特に保護地域へのアクセスを削減し、専門家のケアへのアクセスを改善します。モバイルカメラセンサーとエッジコンピューティングの継続的な改善は、さらに、皮膚科学の設定のリアルタイム解析の有効性を高めることができます[Faren]: [Faren] [Far] [Far] [Far] [Far] [Far] [Far] [Far]

多項的アプローチ

画像ベースの分析だけで、関連するすべての臨床情報をキャプチャすることはできません。 皮膚の画像を患者のメタデータ(年齢、病変履歴、遺伝的リスク要因)と他の画像のモダリティ(例えば、反射率の顕微鏡検査、光学凝集度)と組み合わせることで、診断精度を向上させることができます。 視覚的な機能と構造化されたデータを使用してマウスを融合したマルチモーダルディープラーニングモデルは、より包括的な意思決定支援ツールを作成するために探求されています。 さらに、長期的分析 - 変化の傾向と、貴重な情報パターンに関する変化が変化するリスクと、貴重な情報の組み合わせを提供します。

コンテンツ

高度な画像処理、機械学習と深い学習によって供給され、皮膚科学診断の風景を再構築しています。 プリプロセッシングとセグメンテーションから抽出と分類、これらの技術は、皮膚病の客観的、再現性、およびスケーラブルな分析を提供します。 データセットバイアス、通訳性、および臨床検証パーシスト、継続的な研究開発、技術革新などの課題は、フィールドを前進させ続けます。 これらのツールは、ポータブルデバイスとテレマトロジーワークフローに統合されるようになり、彼らは、早期にカスタマイズされた技術、これらの技術が、早期に、患者の検査を行なっていることを約束します。

皮膚病変解析におけるセグメンテーション技術の包括的な見直しについては、パブメッドセントラルのこの記事を参照してください。