导言

近年来,图像处理的进步大大改善了皮肤学中皮肤损伤的检测和分类,这些技术帮助皮肤学家诊断出诸如黑色素瘤、玄武细胞癌和其他皮肤异常等情况,并具有更高的精确性和一致性。 虽然传统的诊断方法依赖于视觉检查和组织病理学生物检查,但图像处理技术提供了一种非侵入性、客观性和可伸缩性的替代方法。 本条探讨了自动化皮肤损伤分析领域的关键技术、机器学习模型、挑战和未来方向。

图像处理在皮肤学中的作用

皮肤科医生长期以来依赖皮肤检查和裸眼检查来识别可疑的损伤。 然而,即使是有经验的临床医生在解释上也可能面临差异,特别是在区分良性与恶性损伤时。 图像处理提供了一种系统的方法来提升图像质量,隔离感兴趣的地区,并提取支持诊断决定的定量特征。

图像处理的重要性在考虑全球皮肤癌的规模时变得很明显。 世界卫生组织认为,黑色素瘤是最常见的癌症之一,早期检测极大地改善了存活率。 图像自动化分析可以帮助筛选大量人口,优先处理高风险病例,并减轻医疗系统的负担。 此外,它还使远程皮肤科服务得以提供,使偏远地区的患者能够接受专家级评估。

核心图像处理技术

图像增强和预处理

原始的皮肤图像往往受到毛发、气泡、不均匀的照明和颜色变化等文物的影响。 预处理技术被用于使这些图像正常化,并改进后续分析。 常见的方法包括颜色粘滞算法(例如灰世界、灰的阴影),利用直方图平方或适应技术增强对比度,以及通过形态过滤或涂抹来清除头发。 适当的预处理已经证明,通过降低噪音和使输入条件标准化,可以提高分化和分类模型的准确性。

离子分裂

分化是指将皮肤损伤与周围健康组织隔离的过程,精确分化至关重要,因为它界定了提取特征的区域,传统的分化方法包括阈值、边缘探测、主动轮廓(snakes)和区域生长,最近,U-Net和Mask R-CNN等深层学习结构取得了最新成果,特别是在接受关于诸如国际标准行业分类(国际皮肤成像协作)等公开数据集的培训时。 有效的分化可以精确地测量损伤边界违规现象、不对称和黑色素瘤检测的ABCD规则中的大小关键因素。

特征提取

一旦一个损伤被分割,描述其视觉特征的特征就被计算出来。这些特征可以被组合成形状特征(不对称、边界不规则、直径)、颜色特征(平均RGB值、颜色差异、多色的存在)和纹理特征(连续、 ⁇ 、Haralick特征),手动特征提取在很大程度上得到了深度学习的补充,这种学习会自动从像素数据中学习分级的表示。 尽管如此,特征提取仍然是传统计算机视觉和现代机器学习之间的桥梁,混合方法往往产生强劲的结果。

机器学习和深层学习分类

革命神经网络

神经神经网络的采用改变了皮肤损伤分类。CNN的设计是自动学习从边缘和纹理到复杂损伤形态的特征的空间等级。ResNet、Inception和高效网络等显著结构在皮肤数据集上进行了微调,在受控研究中取得了诊断精度,可与甚至超过经机床认证的皮肤科医生相比,甚至超过了皮肤科医生的诊断精度。例如,Esteva等人(2017年)的一项划时代的研究表明,单一CNN可以将皮肤癌与专家一样进行熟练分类。读读关于PubMed的研究。

基于变形器的模型

过去几年,视觉变形器(ViTs)作为CNN图像分类的替代物出现. 变形器使用自我观察机制来捕捉图像中的全球依赖性,这有利于识别不规则的损伤模式。 尽管它们需要更多的培训数据,但最近的数据高效图像变形器(DeiT)和斯温变形器(Swin变形器)等适应性在皮肤变形基准上表现出了竞争力。 将CNN与变形器结合到混合结构中是一个积极的研究领域,旨在利用局部和全球特征。

培训战略和数据增强

皮肤损伤分类的深层学习模型培训需要大量、多样和说明充分的数据集。 HAM1000、ISIC Archive和PH2等公共数据集提供数千幅图像,但阶级失衡(恶性损伤远远大于恶性)是一个长期挑战。 过度抽样、加权损失功能和半监督学习等技术有助于减少偏差。 数据增强 — — 应用旋转、缩放、翻转和色彩抖动等随机转换 — — 也改善了模型的概括性和成像条件变化的强性。 先进的增强策略,如CutMix和Mixup,进一步加强了性能,不需要附加标签的数据。

克服重大挑战

数据集多样性和偏见

开发可靠的皮肤损伤分类器方面最重大的障碍之一是缺乏多样、有代表性的数据集。 大部分公开数据集来自特定的地理区域和患者群体,往往皮肤色调多样性有限。 以较浅皮肤类型为主的模型在较暗皮肤上表现不佳,而对比和视觉提示不同。 诸如国际标准行业分类2020年挑战以及HAM1000数据集等努力已经开始解决这一问题,但更为包容性的数据收集至关重要。 研究人员也在探索域内适应技术和合成数据生成,以减少偏差。

可解释性和可解释性

对于临床应用,皮肤科医生需要理解一个算法将损伤归类为恶性或良性的原因。深层学习模型通常被认为是黑盒,这阻碍了信任和接受。解释性人工智能技术,包括显性地图、Grad-CAM和LIME,强调图像的哪些部分影响了预测。提供视觉解释可以帮助临床医生验证推理和检测潜在的错误,例如当模型侧重于发泡而不是损伤本身时。 开发更解释性模型仍然是将人工智能纳入常规实践的优先事项。

临床综合与鉴定

尽管实验室环境的精度很高,但许多模型在部署在现实世界临床环境中时都未能概括。 照明、相机质量和病人定位的变异会降低性能。 不同机构和获取设备的独立数据集上严格的外部验证至关重要。 需要将AI辅助诊断与标准护理进行比较的前瞻性研究来衡量实际临床影响。 美国食品和药物管理局(FDA)已经清理了几个基于AI的皮肤学工具,但需要持续监测和更新,以保持长期性能。

未来方向和新趋势

便携式成像和远程成像学

将图像处理算法纳入智能手机应用和手持皮肤镜检查设备,为护理点筛选开辟了新的可能性. 患者可以捕捉自己损伤的图像并接受初步风险评估,而皮肤科医生可以远程审查图像. Teledermatology平台缩短等待时间,改善获得专家护理的机会,特别是在服务不足的地区. 移动相机传感器和边缘计算的持续改进将进一步提高临床环境外实时分析的可行性. 从美国皮肤医学学院获得更多关于远程医学的知识.

多式联运办法

光靠图像分析可能无法捕捉到所有相关的临床信息。将皮肤图像与病人元数据(年龄、损伤史、遗传风险因素)和其他成像模式(如反射交集显微镜、光学一致性图谱)结合起来,可以提高诊断准确性。正在探索将视觉特征与结构化数据结合的多种模式的深层学习模式,以创造更全面的决策支持工具。此外,纵向分析——跟踪一段时间内损伤的变化——可以提供关于生长模式和不良风险的宝贵信息。

结论

由机器学习和深层学习带动的先进图像处理正在重新塑造皮肤诊断的景观。 从预处理和分解到特征提取和分类,这些技术提供了客观、可复制和可扩展的皮肤损伤分析。 尽管数据集偏差、可解释性和临床验证等挑战依然存在,但正在进行的研究和技术创新继续推动该领域的发展。 随着这些工具更加融入便携式设备和远程皮肤学工作流程,它们为早期检测、个性化治疗以及全球改善患者结果提供了巨大的希望。 皮肤学家和AI开发者必须合作,以确保这些技术在日常实践中安全、公平和有效地应用。

关于皮肤损伤分析中的分化技术的全面审查,参见本篇关于普布米德中心.