Чув
Регистрация Вход
  1. Главная
  2. Конференция
  3. Фундаментальные и прикладные исследования по приор...
  4. Формирование и анализ метрик асимметрии и границы...

Формирование и анализ метрик асимметрии и границы образований кожи (невус, меланома) по изображению на основе дерматоскопических признаков

Статья в сборнике трудов конференции
DOI: 10.31483/r-102506
Open Access
V Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Фундаментальные и прикладные исследования по приоритетным направлениям биоэкологии и биотехнологии»
Creative commons logo
Опубликовано в:
V Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Фундаментальные и прикладные исследования по приоритетным направлениям биоэкологии и биотехнологии»
Автор:
Антонова Е. И. 1 , Куницына А. В. 1 , Ярушкина Н. Г. 2 , Гуськов Г. Ю. 2 , Эгова С. А. 2
Рубрика:
Биоинформатика и системная биология
Страницы:
128-138
Получена: 17.05.2022

Рейтинг:
Статья просмотрена:
1086 раз
Размещено в:
РИНЦ
1 Научно-исследовательский центр фундаментальных и прикладных проблем биоэкологии и биотехнологии ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный педагогический университет им. И.Н. Ульянова»
2 ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный технический университет»
Для цитирования:
Формирование и анализ метрик асимметрии и границы образований кожи (невус, меланома) по изображению на основе дерматоскопических признаков: сборник трудов конференции. / Е. И. Антонова, А. В. Куницына, Н. Г. Ярушкина [etc.] // Фундаментальные и прикладные исследования по приоритетным направлениям биоэкологии и биотехнологии : материалы V Всерос. науч.-практич. конф. с международным участием (Ульяновск, May 20, 2022) / editorial board: Е. И. Антонова [etc.] – Чебоксары: «Лару-тăру» («Среда») издательство çурчě, 2022. – pp. 128-138. – ISBN 978-5-907561-33-5. – DOI 10.31483/r-102506.

Аннотаци

Поддержка принятия клинических решений, анализ изображений на основе искусственного интеллекта является особенно многообещающей областью исследований в области онкологии. Успешное лечение возможно только в случае обнаружения меланомы на ранних стадиях ее биологического развития и сопровождается хорошим долгосрочным прогнозом, не снижая качества жизни больных. В статье предлагаются оригинальные метрики по расчету показателей асимметрии и границы образования кожи по его изображению. Данные метрики подразумевают настройку пороговых значений, выставляемых экспертами, что поможет компенсировать разницу в качестве изображения, особенностей производства фотографии и т. д. По метрикам строятся временные ряды, которые можно прогнозировать при помощи классических и интеллектуальных моделей прогнозирования.

Финансовая поддержка

Номер гранта
Российский Фонд Фундаментальных Исследований 19-47-730006
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Ульяновской области в рамках научного проекта №19-47-730006

Список литературы

  1. 1. Британский журнал дерматологии [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.maxmedical.ru/scientific/DANAOS_RU_EN.pdf (дата обращения: 17.05.2022).
  2. 2. Гаврилов Д.А. Автоматизированная диагностика меланомы кожи на основе математической модели искусственной сверточной нейронной сети / Д.А. Гаврилов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.rpmj.ru/rpmj/article/view/299/260 (дата обращения: 17.05.2022).
  3. 3. Давыдов М.И. Меланоцитарные невусы / М.И. Давыдов,  В.И. Чиссов,  В.А.  Молочков // Практическая медицина. – 2011. – Т. 5, №37. – С. 36–40.
  4. 4. Имянитов Е.Н. Эпидемиология и биология опухолей кожи / Е.Н. Имянитов // Практическая онкология. – 2012. – №. 2. – С. 61.
  5. 5. Мамунов М.В. Диагностическая эффективность основных дерматоскопических симптомов и алгоритмов для выявления меланомы кожи / М.В. Мамунов, А.В. Патрушев // Клиническая медицина. – 2021. – Том 40, №1. – С. 45–52.
  6. 6. Новик А.В. Меланома кожи: новые подходы / А.В. Новик // Практическая онкология. – 2011. – №. 1. – С. 12.
  7. 7. Приказ Минздравсоцразвития РФ от 16.03.2010 №151н «Об утверждении Порядка оказания медицинской помощи больным дерматовенерологического профиля и больным лепрой».
  8. 8. Саламова И.В. Проблема профилактики меланомы кожи у пациентов с множественными невусами / И.В. Саламова, В.В. Мордовцева, И.А. Ламоткин // Клиническая дерматология и венерология. – 2014. – №2. – С. 110–14.
  9. 9. Сойер Г.П. Дерматоскопия / Г.П. Сойер, Д. Аргенциано, Р. Гофман-Велленгоф, А. Залаудек; пер. с англ. – М.: МЕДпресс-информ, 2014. – 240 с. : ил.
  10. 10. Соколов Д.В. Дерматоскопия в ранней диагностике и скрининге меланомы кожи: автореф. дис. … д-ра мед. наук / Д.В. Соколов. – М., 2009. – 25 с.
  11. 11. Bastian B.C. The molecular pathology of melanoma: An integrated taxonomy of melanocytic neoplasia // Annu Rev Pathol. 9:239–271. 2014.
  12. 12. Bertolotto C. Melanoma: from melanocyte to genetic alterations and clinical options // Scientifica. – 2013. – P. 22.
  13. 13. Bevona C., Goggins W., Quinn T., Fullerton J., Tsao H. Cutaneous melanomas associated with nevi // Arch. Dermatol. 139, 1620–1624; discussion 1624 (2003).
  14. 14. Bradford P.T., Freedman D.M., Goldstein A.M., Tucker M.A. Increased risk of second primary cancers after a diagnosis of melanoma // Arch. Dermatol. 2010;146 (3):265–72.
  15. 15. Caini S., Boniol M., Botteri E., Tosti G., Bazolli B., Russell-Edu W., Giusti F., Testori A., Gandini S. The risk of developing a second primary cancer in melanoma patients: a comprehensive review of the literature and meta-analysis // J. Dermatol. Science. 2014;75(1):3–9.
  16. 16. Clark W.H. et al. A study of tumor progression: the precursor lesions of superficial spreading and nodular melanoma // Human Pathology. – 1984. – Vol. 15, №12. – P. 1147–1165.
  17. 17. Fernandes N.C. The risk of cutaneous melanoma in melanocytic nevi // An. Bras. Dermatol 2013;88(2):314–15.
  18. 18. Fried L., Tan A., Bajaj S., Liebman T.N., Polsky D., Stein J.A. Technological advances for the detection of melanoma: Part I. Advances in diagnostic techniques // J Am Acad Dermatol. (2020) 83:983–92.
  19. 19. Glasziou P.P., Jones M.A., Pathirana T., Barratt A.L., Bell K.J. Estimating the magnitude of cancer overdiagnosis in Australia // Med J Austral. (2020) 212:163–8.
  20. 20. Haenssle H.A., Mograby N., Ngassa A., Buhl T., Emmert S., Schön M.P., Rosenberger A., Bertsch H.P. Association of patient risk factors and frequency of nevus-associated cutaneous melanomas // JAMA. Dermatol. 2016; 152(3):291–98.
  21. 21. Janda M., Horsham C., Koh U., Gillespie N., Loescher L.J., Vagenas D., et al. Redesigning skin cancer early detection and care using a new mobile health application: protocol of the SKIN research project, a randomised controlled trial // Dermatology. (2019) 235:11–8.
  22. 22. Kim J.K., Nelson K.C. Dermoscopic features of common nevi: a review // Dermoscopy 2012;147(2):141–8).
  23. 23. Koh U., Horsham C., Soyer H.P., Loescher L.J., Gillespie N., Vagenas D., et al. Consumer acceptance and expectations of a mobile health application to photograph skin lesions for early detection of melanoma // Dermatology. (2019) 235:4–10.
  24. 24. Kolm I., French L., Braun R.P. Dermoscopy in the xxi century: past, present and future // Giornale Italiano di Dermatologia e Venereologia 2010;145(1):99–110.
  25. 25. Kong F., Horsham C., Rayner J., Simunovic M., O'Hara M., Soyer H.P., et al. Consumer preferences for skin cancer screening using mobile teledermoscopy: a qualitative study // Dermatology. (2020) 236:97–104.
  26. 26. Lee K.J., di Meo N., Yelamos O., Malvehy J., Zalaudek I., Soyer H.P. Dermoscopy confocal microscopy // Cutaneous Melanoma. 6th ed. Cham: Springer (2019) 1–50.
  27. 27. Long G.V. et al. Prognostic and clinicopathologic associations of oncogenic BRAF in metastatic melanoma // J. Clin. Oncol. 29, 1239–1246 (2011).
  28. 28. Mort R.L., Jackson I.J., Patton E.E. The melanocyte lineage in development and disease // Development 142, 620–632 (2015).
  29. 29. OpenCV-Python Tutorials [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://docs.opencv.org/4.x/d6/d00/tutorial_py_root.html (дата обращения: 05.03.2022).
  30. 30. Patel S., Kim D., Lacey C. GNA-11 mutation in a patient with cutaneous origin melanoma: a case report // Journal of Medicine. – 2016. – №95. – Р. 23–27.
  31. 31. Puri P., Comfere N., Drage L.A., Shamim H., Bezalel S.A., Pittelkow M.R., et al. Deep learning for dermatologists: Part II. Current applications // J Am Acad Dermatol. (2020).
  32. 32. Roesch A., Burgdorf W., Stolz W., Landthaler M. Dermatoscopy of «dysplastic nevi»: A beacon in diagnostic darkness // European journal of dermatology: EJD 16(5):479–93).
  33. 33. Rose S.E., Argenziano G., Marghoob A.A. Melanomas difficult to diagnose via dermoscopy Dermoscopy in the xxi century: past, present and future // Giornale Italiano di Dermatologia e Venereologia 2010, 145(1):111–26.
  34. 34. Rotemberg V., Kurtansky N., Betz-Stablein B., Caffery L., Chousakos E., Codella N., et al. A patient-centric dataset of images and metadata for identifying melanomas using clinical context // Sci Data. 2021; 8: 34.
  35. 35. Shain A.H., Bastian B.C. From melanocytes to melanomas // Сancer origins, volume 16, 2016, 345–358.
  36. 36. Shellenberger R., Nabhan M., Kakaraparthi S. Melanoma screening: a plan for improving early detection // Ann. Med. 2016; 48(3):142–48.
  37. 37. Shitara D. et al. Nevus-associated melanomas: clinicopathologic features // Am. J. Clin. Pathol. 142, 485–491 (2014).
  38. 38. SIIM-ISIC Melanoma Classification [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.kaggle.com/c/siim-isic-melanoma-classification (дата обращения: 05.03.2022).
  39. 39. Srivastava S., Ghosh S., Kagan J., Mazurchuk R. The PreCancer Atlas (PCA) // Trends Cancer. – 2018. – 4:513–4.
  40. 40. Stanganelli I., Dirk M., Elston MD. Dermoscopy // Clinical Procedures, 2018.
  41. 41. Tschandl P., Rinner C., Apalla Z., Argenziano G., Codella N., Halpern A., et al. Human-computer collaboration for skin cancer recognition // Nat Med. (2020) 26:1229–34.
  42. 42. Xavier M.H., Drummond-Lage A.P., Baeta C., Rocha L., Almeida A.M., Wainstein A.J. Delay in cutaneous melanoma diagnosis: sequence analyses from suspicion to diagnosis in 211 patients // Medicine. 2016; 95(31):e4396.
  43. 43. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.kaggle.com/code/nxrprime/siim-d3-eda-augmentations-and-resnext/data (дата обращения: 17.05.2022).

Комментарии(0)

При добавлении комментария укажите:
  • степень актуальности публикуемого материала;
  • общую оценку (оригинальность и актуальность темы, полнота, глубина, всесторонность раскрытия темы, логичность, связность, доказательность, структурная упорядоченность, характер и достоверность примеров, иллюстративного материала, убедительность выводов);
  • недостатки, недочеты;
  • вопросы и пожелания Автору.