炎症性皮膚疾患の自動診断の方法に基づく画像の深層学習

Haijing Wu;...;Qianjin Lu(2020.5,  Annals of Translational Medicine)[A deep learning, image based approach for automated diagnosis for inflammatory skin diseases]

理由

自分の研究関連

概要

背景

深層学習時代の到来に伴い、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の進化は目覚ましく、CNNは放射線学や病理学のような医学分野に応用されてきた。しかしながら、CNNの応用も画像に基づくが、かなり制限されている。乾癬(Pso)湿疹(Ecz)そしてアトピー性皮膚炎(AD)のような炎症性皮膚疾患は、臨床でかなり誤診断されやすい。

方法

EfficientNet-b4 CNNアルゴリズムに基づいて、Pso,Ecz, ADそして健康な皮膚(HS)の人工知能皮膚診断補助(AIDDA)を開発した。提案されたCNNモデルは4740個の臨床画像に基づいて訓練した。この性能は、3人の異なる皮膚科学者がラベル化した診断分類で分けた専門家が確認した臨床画像で評価した。

結果

AIDDAの全体の診断の正確度は、95.80%±0.09%であり、感度は94.40%±0.12%、そして特異度は97.20%±0.06%であった。AIDDAは、Psoには89.46%の正確度、 91.4%の感度そして95.48%の特異度を示した。ADとEczには92.57%の正確度と、94.56%の感度、94.41%の特異度を示した。

結論

よって、AIDDAは炎症性皮膚疾患の診断における影響を既に達成している。これは深層学習ネットワークツールが応用的な臨床診療を促進しうることを着目する。

雑記

こういうのも少しずつ勉強していく