Дерматоскопия: Тері бұзылыстарын зерттеу және қатерлі ісіктерді анықтау
Dermatoscopy
Дерматоскопия – тері зақымдарын тексеру құралы. Бұл камераға ұқсас, тері бетінің шағылысуына кедерессіз қарауға мүмкіндік береді. Дерматоскоптармен диагностика.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Терінің медициналық тексеруі
Medical examination of the skin
Дерматоскопия, сондай-ақ дермоскопия немесе эпилюминесценттік микроскопия деп те аталады, дерматоскоп арқылы тері зақымдарын тексеру болып табылады. Бұл тері бетіндегі шағылыстардың кедергісіз тері зақымдарын қарап тексеруге мүмкіндік беретін камераға ұқсас құрал. Дерматоскоп үлкейтуге арналған линзадан, жарық көзінен (поляризацияланған немесе поляризацияланбаған), мөлдір пластинадан және кейде құрал мен тері арасындағы сұйық ортадан тұрады. Дерматоскоп көбінесе қолмен ұсталады, бірақ бүкіл дене суретін бірден түсіруге мүмкіндік беретін стационарлық камералар да бар. Егер суреттер немесе бейнежазбалар цифрлық түсірілсе немесе өңделсе, құралды цифрлық эпилюминесценттік дерматоскоп деп атауға болады. Содан кейін сурет автоматты түрде талданып, оның қаншалықты қауіпті екенін көрсететін баға беріледі. Бұл техника дерматологтар мен тері қатерлі ісігін емдеуші мамандарға, әсіресе меланоманы диагностикалауда, қатерлі емес зақымдарды қатерлі (қатерлі ісік) зақымдардан ажыратуға көмектеседі.
Dermatoscopy, also known as dermoscopy or epiluminescence microscopy, is the examination of skin lesions with a dermatoscope. It is a tool similar to a camera to allow for inspection of skin lesions unobstructed by skin surface reflections. The dermatoscope consists of a magnifier, a light source (polarized or non polarized), a transparent plate and sometimes a liquid medium between the instrument and the skin. The dermatoscope is often handheld, although there are stationary cameras allowing the capture of whole body images in a single shot. When the images or video clips are digitally captured or processed, the instrument can be referred to as a digital epiluminescence dermatoscope. The image is then analyzed automatically and given a score indicating how dangerous it is. This technique is useful to dermatologists and skin cancer practitioners in distinguishing benign from malignant (cancerous) lesions, especially in the diagnosis of melanoma.
Артықшылықтар
Дерматоскопияда тәжірибелі дәрігерлердің меланоманы диагностикалау дәлдігі, арнайы білімі жоқ дәрігерлерге қарағанда едәуір жоғары. Осының арқасында сезімталдық (меланомаларды анықтау қабілеті) және спецификалықтік (қате анықталмаған емес меланома жағдайларының пайызы) жалаңаш көзбен қарауға қарағанда айқын жақсарады. Дерматоскопияны қолдану сезімталдықты 20%-ға дейін, ал спецификалықтікті 10%-ға дейін арттырады, жалаңаш көзбен қараумен салыстырғанда. Дерматоскопияны пайдалану арқылы спецификалықтік жоғарылайды, соның салдарынан қажетсіз хирургиялық араласулардың саны азаяды.
With doctors who are experts in dermatoscopy, the diagnostic accuracy for melanoma is significantly better than those who do not have any specialized training. Thus, there is considerable improvement in the sensitivity (detection of melanomas) as well as specificity (percentage of non melanomas correctly diagnosed as benign), compared with naked eye examination. The accuracy by dermatoscopy was increased up to 20% in the case of sensitivity and up to 10% in the case of specificity, compared with naked eye examination. By using dermatoscopy the specificity is thereby increased, reducing the frequency of unnecessary surgical excisions of benign lesions.
Жасанды интеллект
Жасанды интеллект игі және қатерлі (қатерлі ісік) зақымдануларды автоматты түрде ажырату үшін қолданылады. Қазіргі заманғы бағдарламалық қамтамасыз ету технологиясы осы процеске көмектесу үшін деректер базасын пайдалануға мүмкіндік береді. Пациенттер өздерінің зақымдану суреттерін архив ретінде қызмет ететін деректер базасында сақтауға келісім береді, бұл жасанды интеллект бағдарламаларына жаңадан алынған суреттерді салыстыруға мүмкіндік береді. Бағдарлама содан кейін жаңа суреттің негізгі ерекшеліктерін игі және қатерлі зақымданулардың белгілі ерекшеліктерімен салыстырады. Көбінесе нақты бір зақымдануға балл беріледі, ол оның қаншалықты қауіпті екенін және қатерлі ісікке айналу ықтималдығын көрсетеді. Содан кейін оны дерматолог арқылы қосымша тексеру үшін белгілейді. Бұл диагностика процесін жылдамдатады. Бір шектеу – көптеген пациенттердің зақымданулары тіркелмегендіктен, үлгі көлемі ЖА-ға қажеттіге қарағанда өте шағын. Ұсынылған шешімдер алгоритмді жақсарту үшін тері зақымдануының синтетикалық суреттерін жасауды қамтиды. Содан кейін, жасанды интеллект үлгінің синтетикалық үлгілерден немесе нақты деректер жиынтығынан алынғандығын ажыратуы керек. Ол өзінің нәтижелерін жалған деп болжау ықтималдығын азайтуы керек, сонымен бірге нақты және жалған үлгілерді дұрыс ажырату ықтималдығын арттыруы керек.
Artificial intelligence is used to automatically distinguish benign from malignant (cancerous) lesions. Modern software technology allows the usage of databases to aid in this process. Patients will consent their lesion pictures to be stored in a database which acts as an archive and allow artificial intelligence programs to compare newly taken ones. The program then compares key features of a new image with known features of benign and malignant lesions. Oftentimes a score is given to a specific lesion, indicating how dangerous and likely it is to be a malignant lesion. It is then flagged for further examination through a dermatologist. This speeds up the diagnosis process. One limit is that since not many patients get their lesions documented, the sample size is minuscule compared to what an AI needs. Proposed solutions include generating synthetic images of skin lesions to improve the algorithm. Then, the AI needs to differentiate whether the sample came from the synthetic samples or from real data sets. It needs to minimize the probability that it will predict its outputs as fake while also maximizing its probability to correctly distinguish between real and fake samples.