Вступ

Останні роки, досягнення в обробці зображень значно покращили виявлення і класифікації уражень шкіри в дерматології. Ці технології допомагають дерматологам в умовах діагностики, таких як меланома, базальна карцинома, а також інші порушення шкіри з більшою точністю і консистенцією. Хоча традиційні діагностичні методи спираються на візуальну перевірку і гітопатологічну біопсію, методи обробки зображень забезпечують неінвазивну, об'єктивну, масштабовану альтернативу. У статті досліджуються ключові прийоми, моделі машинного навчання, виклики, майбутні напрямки в області автоматизованого аналізу ураження шкіри.

Роль обробки зображень в дерматології

Лікарі-дерматологи давно залежать від дермаптоскопії та голо-прохідної експертизи для виявлення підозрілих уражень. Однак навіть досвідчені клініки можуть зіткнутися з мінливістю у трактуванні, особливо при розрізі між доброякісними та злоякісними ураженнями. Обробка зображень пропонує системний підхід до підвищення якості зображення, ізолювати області інтересу, а також виписувати кількісні особливості, які підтримують діагностичні рішення.

Важливість обробки зображень стає очевидним при розгляді ваги раку шкіри по всьому світу. За даними Світової організації охорони здоров'я меланома є одним з найбільш поширених раку, а раннє виявлення різко покращує рівень виживання. Автоматизований аналіз зображень може допомогти екранам великі популяції, апріоритетізувати високорослі випадки, і зменшити навантаження на системи охорони здоров'я. Крім того, це дозволяє послуги теледерматології, що дозволяють пацієнтам віддалених зон отримувати оцінки експерта.

Основні методи обробки зображень

Розширення зображень і препроцесування

Сирі демоскопічні зображення часто страждають від артефактів, таких як волосся, бульбашки, нерівне освітлення і колірні варіації. Методи обробки застосовуються для нормалізації цих зображень і поліпшення подальшого аналізу. Загальні методи включають алгоритми констиї кольору (наприклад, сірий світ, відтінки сірого), контрастне посилення за допомогою гітограмної рівності або адаптивних методів, а видалення волосся через морфологічні фільтри або фарбування. Правильне преобробка було показано для збільшення точності сегментації і класифікації моделей шляхом зменшення шуму і стандартизування умов введення.

Сегментація ураження

Сегментація відноситься до процесу ізоляції ураження шкіри від навколишньої здорової тканини. Точне відрізок є критичним, оскільки він визначає область, з якої функції видобуваються. Традиційні методи сегментації включають поріг, виявлення кромок, активні контури (змішування), а також регіон-груття. Ще недавно глибокі архітектури навчання, такі як U-Net і Mask R-CNN, досягнуті державно-архітектурні результати, зокрема, при навчанні на загальнодоступних даних, таких як ISIC (International Skin Imaging Collaboration). Ефективне відрізання дозволяє точно вимірювати порушення ураження, асиметрія, і розміри— фактори, що впливають на АБС.

Характеристика Вилучення

Після відрізання лейсія обчислюється, особливості, які описують її візуальні характеристики. Вони можуть бути груповані в форми функції (асиметрія, межу, діаметр), колірні функції (середні значення RGB, колірна дисперсія, наявність декількох кольорів), а також текстурні функції (контраст, ентропія, особливості Haralick). Вилучення функцій ручної роботи значно доповнюється глибоким навчанням, що автоматично вивчає ієрархічні уявлення від даних пікселів. Тим не менш, функція видобутку залишається містом між традиційним комп'ютерним баченням та сучасним машинним навчанням, а гібридні підходи часто зводяться надійні результати.

Машинне навчання та глибоке навчання для класифікації

Конвоювати неуралні мережі

Затвердження конв'юнких нейромереж (CNN) має трансформовану класифікацію ураження шкіри. CNN призначені для автоматичного вивчення просторових ієрархій особливостей, від країв і фактур до складних морфологій ураження. Нотатні архітектури, такі як ResNet, Inception, і EfficientNet були відмінно втілені на демоскопічні дані і досягали діагностичної точності, порівняні з тим, що навіть перевищені — дошкільні дерматологи в контрольованих дослідженнях. Наприклад, дослідження пам'ятки Esteva et al. (2017) показали, що єдиний CNN може класифікувати рак шкіри з глибшею [LT] [L:

Трансформатор-Базовані моделі

У останні кілька років, трансформери зору (ViTs) виявилися альтернативою CNN для класифікації зображень. Трансформатори використовують механізми самозагартування для захоплення глобальних залежностей по зображенню, які можуть бути вигідними для розпізнавання нерівних легеневих моделей ураження. Хоча вони вимагають збільшення кількості даних навчання, останніх адаптацій, таких як перетворювачі даних (DeiT) і кросформери Swin показали конкурентну продуктивність на бендикціях ураження шкіри. Комбіновані CNN з трансформаторами в гібридних архітектурах є активним районом досліджень, спрямованих на важіль як локальні, так і глобальні функції.

Стратегії та оцінки даних

Навчання глибоких моделей навчання для класифікації ураження шкіри вимагає великих, різноманітних і добре застарілих даних. Публічні дані, такі як HAM10000, ISIC Архів, і PH2 забезпечують тисячі зображень, але клас дисбаланс (погані ураження далеко незрівняні злоякісні) є стійким викликом. Методики, такі як перенапруження, вагові функції втрати, і напівзбагачені навчання допомагають пом'якшити bias. Розширення даних -надання випадкових перетворень, таких як обертання, масштабування, флизування і колір Джіттера, також покращує узагальнення моделі та надійність, щоб варіації в імміграції.

Передача ключових викликів

Дилеритет даних та Bias

Одним з найбільш значущих урлій у розробці надійних класаторів ураження шкіри є відсутність різноманітних, представницькі дані. Більшість доступних даних є джерелом з окремих географічних регіонів і популяцій пацієнтів, часто з обмеженим різноманіттям шкіри. Моделі, що пройшли переважно на легких типах шкіри, можуть виконувати погано на темряві шкіру, де відрізняються контрастність і візуальні кулі. На жаль, такі як ISIC 2020 Challenge і HAM10000 Dataset почали вирішувати це, але більш інклюзивна збір даних. Дослідники також досліджують техніки адаптації доменів і синтетичні дані, щоб зменшити упередженість.

Неперервність і відповідальність

Для клінічного розгортання дерматологи повинні зрозуміти, чому алгоритм класифікує ураження як злоякісний або доброякісний. Глибокі моделі навчання часто вважаються чорними ящиками, які перешкоджають довірі та прийнятті. Незмінні методи AI, включаючи карти саліції, Град-КАМ, і ЛІМ, виділити, які частини зображення впливають на прогнозування. Надання візуальних пояснень може допомогти клінікам перевірити причину і виявити можливі помилки—наприклад, коли модель фокусується на волосяних фолікулах, а не самій сльозі. Розвиваючи більш багатогранні моделі залишаються пріоритетом для інтеграції AI в рутальну практику.

Клінічна інтеграція та перевірка

Незважаючи на високу точність в лабораторних налаштуваннях, багато моделей не можуть узагальнення при розгортанні в клінічних середовищах реального світу. Варіації в освітленні, якості камери та позиціонуванні пацієнта можуть деградувати результати. Рогорне зовнішнє валідування на незалежних даних з різних установ та пристроїв придбання є вирішальним. Перспективні дослідження, які порівнювати AI-просюджетну діагнозу проти стандартного догляду, необхідні для вимірювання фактичного клінічного впливу. Адміністрація їжі та наркологів США (FDA) очищає кілька дерматологічних інструментів, але безперервний моніторинг та оновлення, необхідні для підтримки продуктивності протягом часу.

Майбутні напрямки та тренди

Портативна томографія та теледерматологія

Інтеграція алгоритмів обробки зображень в смартфони та портативні пристрої дермато-демоскопії відкривають нові можливості для показу на місці. Пацієнти можуть захопити зображення власних уражень і отримувати попередні оцінки ризику, а дерматологи можуть переглядати зображення віддалено. Теледерматологічні платформи зменшують час очікування і покращують доступ до догляду за фахівцем, особливо в заповідних регіонах. Здійснення вдосконалення в мобільних датчиках камери та об'єктах кромки підвищить доцільність реального часу аналізу за межами клінічних налаштувань. Дізнатися більше про теледерматології з Американської академії дерматології.

Багатомодальні підходи

Аналіз зображень, що на основі зображення, може не захоплювати всю необхідну клінічну інформацію. Комбінування демоскопічних зображень з метаданих пацієнта (загальна історія, генетичні фактори ризику) та інші модифікаційні властивості (наприклад, відображення конфокальної мікроскопії, оптичної томографії співвідношенння) може покращити діагностичну точність. Багатомодальні моделі глибоких досліджень, які використовують візуальні функції з структурованими даними, які досліджуються для створення більш комплексних інструментів підтримки прийняття рішень. Крім того, поздовжній аналіз—відстеження змін у леззі з часом—пара забезпечують цінну інформацію про схеми росту та злоякістійкість.

Висновок

Розширена обробка зображень, що працює машинним навчанням та глибоким навчанням, є репутація ландшафту дерматологічної діагностики. З попередньої обробки та сегментації для визначення та класифікації ці методики пропонують об'єктивний, відтворюваний та масштабний аналіз шкірних уражень. Під час таких завдань як біас Dataset, інтерпретабельність та клінічна перевірка персистента, постійні дослідження та технологічні інновації продовжують просувати поле вперед. Оскільки ці інструменти стають більш інтегрованими в портативні пристрої та теледерматологічні процеси, вони забезпечують великі обіцянки для раннього виявлення, персоналізованого лікування та поліпшення результатів пацієнтів по всьому світу. Лікарі та розробники AI повинні співпрацювати, щоб забезпечити безпечний, діловий та ефективний, ефективний, ефективний, що дає можливість.

Для комплексного огляду методів сегментації в аналізі ураження шкіри, див. . Ця стаття на PubMed Central.