Автоматизированный детектор рака кожи упростит диагностику заболевания

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

Фото Rockefeller University.

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.)

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.