Автоматизированный детектор поможет выявить меланому

melanДаже эксперты могут быть одурачены меланомой. Люди с этим типом рака кожи часто имеют мольные наросты (родинки) на коже неправильной формы и цвета, что может затруднить диагностику рака. Однако ученые из Рокфеллеровского университета разработали автоматизированную технологию, которая сочетает в себе визуализацию с цифровым анализом и машинным обучением. Этот детектор может помочь врачам обнаружить меланому на ранних стадиях.

В новом подходе образы поражений кожи обрабатываются с помощью серии компьютерных программ, которые извлекают информацию о количестве цветов, присутствующих на изображении, а также других количественных данных. Анализ генерирует общий балл риска, который называется Q-оценка. Она указывает на вероятность того, является ли мольный нарост злокачественным.

Результаты исследования, оценивающего полезность данного инструмента, показали, что Q-оценка имеет 98%-ю чувствительность, а это означает, что она правильно идентифицирует меланому на ранней стадии. Способность данного теста правильно диагностировать нормальные родинки составила 36%, как и при проведении визуальной экспертизы подозрительных родинок под микроскопом.

Исследователи разработали этот инструмент, путем анализа 60 фотографий раковых родинок и 60 фотографий доброкачественных мольных наростов. Они определили визуальные биомаркеры для точного количественного определения визуальных особенностей наростов. Используя вычислительные методы, ученые создали набор количественных показателей, которые различались между двумя группами изображений. Комбинируя данные о каждом биомаркере, они подсчитали общую Q-оценку для каждого изображения в пределах от 0 до 1, где большее число указывает на более высокую вероятность развития меланомы.