Автоматизированный детектор рака кожи упростит диагностику заболевания

Даже специалисты по раку кожи не всегда могут распознать меланому – одну из самых опасных разновидностей злокачественных опухолей у человека. Как правило, у людей, склонных к этому заболеванию, имеется множество родимых пятен неправильной формы, и найти среди них злокачественные образования не так просто. (Хотя общие правила, подчиняющиеся мнемоническому правилу ABCDE, есть, и их должен знать любой человек.)

автоматизированный детектор рака кожи
Учёными предложен новый метод автоматической диагностики меланомы с помощью компьютерного анализа изображений. На снимке справа представлен один из этапов обработки фотографии

Как бы то ни было, дерматологам нужны максимально точные инструменты диагностики, так как ошибка или промедление может привести к смерти человека. Новое изобретение учёных из Рокфеллеровского университета, работающих во главе с профессором Джеймсом Крюгером (James Krueger), значительно облегчит задачу медиков и позволит автоматически диагностировать меланому, проанализировав изображения родинок (или невусов).

«В области дерматологии существует реальная необходимость в стандартизации методов диагностики меланомы, – рассказывает Крюгер в пресс-релизе университета. — Обнаружение через скрининг спасает жизни, но является весьма сложной визуальной задачей, и даже тогда, когда подозрительное поражение выявлено, биопсия подтверждает наличие меланомы только в 10 процентах случаев».

Новый подход заключается в анализе фотографий с помощью целой серии компьютерных программ, которые извлекают информацию о количестве цветов в образовании, присутствии признаков роста и других количественных характеристиках. Все эти показатели имеют отношение к классической визуальной оценке злокачественности, применяемой в медицинской практике, и именно она считается наиболее эффективной.

Выбранные критерии, или, как их называют авторы, биомаркеры, разделяются по уровню значимости. Самым показательным считается количество цветов на поражённом участке кожи (он же пункт C правила – color, или неодинаковый цвет частей родинки).

Многие другие показатели оказались значимыми, если их рассматривать именно в зависимости от конкретного цветового канала.

В итоге данные по каждому биомаркеру комбинируются, и алгоритмом генерируется общий балл риска, так называемая Q-оценка, которая даёт представление о вероятности того, что образование злокачественное.

С помощью разработанного алгоритма учёными было проанализировано 60 снимков очагов меланомы и такое же количество обычных родинок.

Согласно статье, опубликованной авторами в журнале Experimental Dermatology, чувствительность метода, то есть вероятность выявить заболевание у больных людей, составляет не менее 98%. Это довольно высокая правильность диагностирования ранних проявлений меланомы на коже. (Хотя в дальнейшем предстоит проверить «способности» нового алгоритма на большем количестве изображений.)

Программа правильно идентифицировала нормальные родинки в 36% случаев. Данный показатель принято называть специфичностью метода. Его значение довольно близко к результату, которого удалось достичь дерматологам при классическом визуальном анализе под микроскопом.

«Я думаю, что наша новая технология может помочь обнаружить болезнь раньше, чем другие методы, что спасёт немало жизней, а также позволит избежать ненужных процедур биопсии, — подводит итоги один из авторов исследования Даниэль Гаро (Daniel Gareau). – Нашим следующим шагом будет увеличение масштаба исследования, для того чтобы более внимательно разобраться в том, как мы можем использовать определённые длины волн, чтобы выявлять разные аспекты структуры образования, невидимые для человеческого глаза».

Отметим, что меланома – лишь один из видов рака кожи, хотя и самый смертельный. Кстати, недавно медики нашли способ диагностировать его стадию благодаря бананам и останавливать распространение этого вида рака по внутренним органам, а также предложили лечить меланому при помощи вируса герпеса и пластыря с микроиглами.

Автор: Дарья Загорская

Ссылка на источник