広視野画像を用いたコンピュータ支援による疑わしい色素性病変の分類

Computer-aided classification of suspicious pigmented lesions using wide-field images.

• Judith S Birkenfeld
• Jason M Tucker-Schwartz
• Luis R Soenksen
• José A Avilés-Izquierdo
• Berta Marti-Fuster

抄録

背景と目的:

メラノーマの早期同定は、疑わしい色素性病変を検出するための全身視診によって行われるが、これは検査者の経験および時間によって精度が変動する状況である。皮膚病変のコンピュータ支援診断ツールは、通常、あらかじめ選択された単一病変画像を用いて訓練されており、制御された条件下で撮影されているため、広視野シーンでの使用には限界がある。ここでは、プライマリケアレベルでの疑わしい色素性病変の迅速な同定を支援するために、このような入力条件を用いたコンピュータ支援分類器システムを提案する。

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Early identification of melanoma is conducted through whole-body visual examinations to detect suspicious pigmented lesions, a situation that fluctuates in accuracy depending on the experience and time of the examiner. Computer-aided diagnosis tools for skin lesions are typically trained using pre-selected single-lesion images, taken under controlled conditions, which limits their use in wide-field scenes. Here, we propose a computer-aided classifier system with such input conditions to aid in the rapid identification of suspicious pigmented lesions at the primary care level.

方法:

本研究では、多数の皮膚病変を有する133名の患者を募集した。すべての病変は、理事会認定の皮膚科医によって検査され、「疑わしい」と「疑わしくない」に分類された。新しい臨床データベースを取得し、民生用カメラを使用して、自然光の下で、一貫した画像の変動源を用いて、すべての主要な身体部位の広視野画像を撮影して作成した。身体の異なる部位の患者ごとに3～8枚の画像を取得し、合計1759の色素性病変を抽出した。機械学習分類器を最適化し、コンピュータ支援分類システムに構築し、疑わしいスコアを用いて各病変を二値分類した。

METHODS: 133 patients with a multitude of skin lesions were recruited for this study. All lesions were examined by a board-certified dermatologist and classified into "suspicious" and "non-suspicious". A new clinical database was acquired and created by taking Wide-Field images of all major body parts with a consumer-grade camera under natural illumination condition and with a consistent source of image variability. 3-8 images were acquired per patient on different sites of the body, and a total of 1759 pigmented lesions were extracted. A machine learning classifier was optimized and build into a computer aided classification system to binary classify each lesion using a suspiciousness score.

結果:

その結果、ダーモスコピー検査で確認された疑わしい色素性病変（SPL_A）に対しては100％の感度を、検査後に確認されなかった疑わしい色素性病変（SPL_B）に対しては83.2％の感度を達成することができました。非疑わしい病変に対する感度は72.1％、精度は75.9％であった。これらの結果から、我々は一般的なマクロスクリーニング（裸眼）の実践に沿った疑わしいスコアを定義した。

RESULTS: In a testing set, our computer-aided classification system achieved a sensitivity of 100% for suspicious pigmented lesions that were later confirmed by dermoscopy examination ("SPL_A") and 83.2% for suspicious pigmented lesions that were not confirmed after examination ("SPL_B"). Sensitivity for non-suspicious lesions was 72.1%, and accuracy was 75.9%. With these results we defined a suspiciousness score that is aligned with common macro-screening (naked eye) practices.

結論:

本研究では、広視野写真とコンピュータ支援による分類システムを組み合わせることで、疑わしい色素性病変とそうでない色素性病変を区別することができ、疑わしい色素性病変の重症度を評価するのに有効であることを実証した。この方法は、集団レベルでの皮膚検診を支援するために有用であると考えています。

CONCLUSIONS: This work demonstrates that wide-field photography combined with computer-aided classification systems can distinguish suspicious from non-suspicious pigmented lesions, and might be effective to assess the severity of a suspicious pigmented lesions. We believe this approach could be useful to support skin screenings at a population-level.

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