Американские ученые разработали автоматический детектор рака кожи

Меланома

У людей с меланомой имеются наросты на коже, внешне напоминающие родинку, часто неправильной формы и неоднородные по цвету. Их крайне сложно отличить от доброкачественных образований, что делает это заболевание особенно сложным для диагностики.

«В области дерматологии существует реальная необходимость в стандартизации методов диагностики меланомы», сказал профессор Рокфеллеровского университета в США Джеймс Крюгер.

«Ее выявление путем скрининга спасает жизни, но является крайне сложным с визуальной точки зрения, и даже когда подозрительное образование выявлено и сделана биопсия, наличие меланомы подтверждается лишь в 10 процентах случаев», рассказал он

В рамках нового подхода фотографии анализируются с помощью целого ряда компьютерных программ, которые извлекают информацию о количестве цветов в образовании, а также другие количественные данные.

В результате анализа генерируется общий показатель риска, получивший название Q-оценки, который определяет вероятность того, что то или иное образование является злокачественным.

Недавнее исследование, задачей которого была оценка применимости этого метода, показало, что Q-оценка обеспечивает 98-процентную чувствительность, то есть существует очень высокая вероятность точного диагностирования ранних проявлений меланомы на коже.

Способность этого теста правильно идентифицировать нормальные родинки составила 36 процентов. Его результат близок к тому, которого удалось достичь опытным дерматологам, выполнявшим визуальные исследования подозрительных родинок под микроскопом.

«Успех технологии Q-оценки в диагностировании меланомы — это значительный шаг вперед по сравнению с другими технологиями», сказал один из авторов исследования Даниэль Гаро.

Исследователи разработали этот метод, загрузив в компьютер 60 фотоизображений злокачественных образований (меланом) и такое же количество доброкачественных, а затем подвергнув их обработке с помощью специальных программ. Они разработали визуальные биомаркеры для точной количественной оценки визуальных характеристик новообразования.