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ダーモスコピー画像を用いた悪性黒色腫と色素細胞母斑のサーバ上自動判別システム

使用皮肤镜图像自动识别恶性黑色素瘤和黑色素细胞痣的服务器系统

基本信息

批准号：
16790658
负责人：
岡博史
金额：
$ 2.24万
依托单位：
Keio University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16790658/
关键词：
悪性黒色腫ダーモスコピーコンピューター解析クラーク母斑

项目摘要

平成14年よりオーストリア、イタリアで集積された悪性黒色腫を含むダーモスコピー画像をコンピュータ解析し、良性のクラーク母斑およびリード母斑と判別するアルゴリズムを開発した。悪性黒色腫59例、色素性母斑242例を使用した判別率は良性悪性の分類において90%以上の成果を得ている。また、このアルゴリズムはサーバ上で動作するようにしており、現在www.dermoscopy.soft.ics.keio.ac.jpより利用することが可能になっている。このサイトへのアクセスはこれまで各国より行われており、症例の集積が同時に行われている。このサーバシステムを広く利用することができるようにスカラ株式会社ど共同で事業化を平成17年2月から開始しており、産学協同プロジェクトとして推進している。クライアントがサーバにアクセスして色素性病変の診断を行うシステムに関して現在特許を申請中である。現在では良性悪性のみを行うことにとどまらず、悪性黒色腫、リード母斑、クラーク母斑のそれぞれを診断するプログラムも作成した。これまでのところ正解率は70パーセント程度であるが、ニューラルネットワークを使用することによりさらに精度が向上することが予想される。また、現在のシステムでは解析不能であった足底病変についても新しいアルゴリズムを作成した。このアルゴリズムは足底で観察されるパラレルパターンを認識し、その変化を特徴量として使用するものであり、この分野では報告がされていない新しい解析手法である。このアルゴリズムもサーバにて利用することが可能である。

In the 14th year of Heisei, the color of the skin was concentrated, and the color of the skin was analyzed. The color of the skin was determined by the color of the skin. 59 cases of malignant melanoma and 242 cases of pigmented mother spot were classified into benign melanoma and 90% of them were classified into benign melanoma. This website is currently available at www.dermoscopy.soft.ics.keio.ac.jp. All countries have different ways of dealing with the problem, and the symptoms are collected and dealt with simultaneously. In February 2017, the joint venture of the company began to be promoted through industry-university collaboration. The application for a license to support access to the system for the diagnosis of pigmented diseases is currently pending. Now it is time to make a diagnosis of benign melanoma, malignant melanoma, malignant melanoma and malignant melanoma. The accuracy of this method is 70%. This is the first time I've ever seen a woman who's been in a bad mood. This is the first time that a person has been identified, identified, or identified. This is the first time I've ever seen you.