简介:近年,以深度学习技术为代表的人工智能(AI)正席卷各行各业,而AI框架有多种,多数采用深度卷积神经网络(CNN)技术结合迁移学习进行训练,虽然在皮肤AI研究中取得长足进展,但其研究结果未能真正走出实验室进入临床应用。制约这些因素主要是缺乏高质量的皮肤疾病图像的大型数据集。本文针对皮肤科常见的图像采集方法,包括临床摄影图像、皮肤镜图像、反射式共聚焦激光扫描显微镜(RCM)图像、皮肤B超图像和组织病理图像的质量要素进行探讨和述评,希望对解决因皮肤图像质量的问题而影响AI研究进展的瓶颈问题能有所帮助。
简介:背景:有经验的皮肤科医师使用临床诊断标准(通常为ABCD规则)早期诊断黑色素瘤的正确率可达64%~80%,诊断黑色素瘤的自动化系统仍被认为是一种实验性方法,只能作为肉眼诊断的辅助措施。为帮助早期诊断黑色素瘤,作者开发了一种图像处理系统帮助鉴别黑色素瘤与黑色素细胞痣,并建立了一种明确黑色素瘤发生率的数字模式。方法:分析132处黑色素细胞皮损(23处黑色素瘤及109处黑色素细胞痣)的数字图像特征,包括几何特征、颜色、颜色纹理。共分析了所有皮损的43个特征变量:几何形状、颜色纹理、边界锐度、颜色变量等。由于任何多阶式变量选择法中存在变量多重共线性均可导致严重错误,因此采用单变量logistic回归分析法及“-2loglikelihood”检测和Spearman秩相关系数,以排除不适当的变量。最初“-2loglikelihood”和非参数Spearmanp选择了5个变量进入多变量预测模式,随后5变量模式被削减为3变量模式,且验证了每种模式的性能。用“jackknife”法验证3变量模式,并通过受试者工作特性(ROC)曲线图比较其与5变量模式的精确度,结论表明3变量模式的鉴别能力未受影响。结果:并非全部变量均对此模式有用,故逐渐剔除至剩下3个有意义的协变量。合并几何形状、颜色、颜色纹理等独立协变量参数,计算预测性公式,用于黑色素瘤的预测。此模式诊断黑色素瘤的灵敏度为60.9%,特异度为95.4%,总精确度达89.4%(概率水平O.5),有8%的假阴性结果。结论:通过数字图像处理系统和发展数字预测模式,采用多变量logistic回归分析法高精度地鉴别黑色素瘤与黑色素细胞痣是可行的。此模式早期诊断黑色素瘤具有可行性。为预测组织学确诊前未能诊断的黑色素瘤,没有必要使用昂贵或复杂的设备,仅使用价格合适的便�
简介:目的:分析全球医学真菌生物膜文献概貌,了解医学真菌生物膜研究现状,为进一步研究提供思路和依据。方法利用汤森路透的TDA软件分析PubMed数据库收录的医学真菌生物膜相关文献的时间、国家、期刊、作者和高频主题词分布,分析引用前20位文献类型及内容,并制作作者合作网络图。结果医学真菌生物膜相关文献自1999年至今文献数量处于稳步增加的趋势,美国和欧洲在该研究领域处于主导地位,文献也主要发表于美国和欧洲的该领域核心期刊。发文量前10的作者中有3位来自于美国凯斯西储大学皮肤病学系医学真菌中心。医学真菌生物膜研究对象主要集中于念珠菌属和酿酒酵母,研究方向主要集中于医学真菌生物膜的形成、其与抗真菌药物的相互作用以及医学真菌发挥该毒力相关的基因和蛋白基础。被引频次排位与文献贡献排位作者趋势具有一定的一致性。中国该领域研究主要集中于香港和北京地区。结论欧美仍是该领域的研究大国,近5年中国内地的文献数量和引用率开始增加。临床常见医学真菌和模式真菌生物膜的形成、药敏及其毒力相关机制是医学真菌生物膜的主要研究热点。
简介:目的:旨在调查一般成年人群自我评估的面部皮肤敏感发生率及其不同模式,以及与性别和日光敏感度的关系。方法:用标化11项调查表调查人们在过去一年间的过敏反应经历。这些问题探讨了皮肤敏感的不同模式:模式Ⅰ(与血管反应相关的颜面潮红),模式Ⅱ(对特定环境条件产生的皮肤反应),模式Ⅲ(接触某种物质后出现皮肤反应),针对女性的模式Ⅳ(与月经周期相关的皮肤发疹)。附加项目同时针对女性和男性,包括日光敏感度。问卷调查在与“SupplémentenVitaminesetMinérauxAntioxydants”(SU.VI.MAX)队列有关的一个大样本中年人群中进行。结果:61%女性(n=5074)和32%男性(n=3448)自我报告有敏感性面部皮肤,并随年龄增长发生率降低。在同年龄组中,女性发生模式Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ的几率(分别为78%,72%和58%)高于男性(分别为56%,48%和28%)。绝经前女性发生模式Ⅳ的几率为49%,而修须后男性为41%。日光敏感被认为是皮肤敏感度的主要因素。因素分析显示皮肤白晰的个体常发生与模式I相关的反应;皮肤发红和烧灼感与特定的环境条件相关(模式II)。结论:皮肤敏感是常见问题,随年龄增长发生率逐渐下降,与男性和女性性别相关。