Медицинская Техника / Медицинская техника №2, 2021 / с. 24-27

Модель распознавания дерматоскопических точек на изображениях новообразований кожи

В.Г. Никитаев, А.Н. Проничев, О.Б. Тамразова, В.Ю. Сергеев, М.А. Соломатин, Л.С. Круглова, В.С. Козлов, Е.А. Дружинина

Аннотация

Рассмотрены проблемы поиска структурных элементов меланоцитарных новообразований, в том числе меланомы кожи на ранней стадии заболевания, посредством компьютерной диагностики. Рассмотрены также характерные признаки структурных элементов – дерматоскопических точек, и разработан метод их распознавания. Данная разработка, созданная на стыке медицины и технологий компьютерного зрения, носит междисциплинарный характер и может использоваться при диагностике онкологических заболеваний кожного покрова как средство поддержки принятия решений для первичной профилактики злокачественных новообразований.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Валентин Григорьевич Никитаев, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой, кафедра компьютерных медицинских систем,

Александр Николаевич Проничев, канд. техн. наук, доцент, отделение биотехнологий офиса образовательных программ, ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ»,

Ольга Борисовна Тамразова, д-р мед. наук, профессор, кафедра дерматовенерологии, факультет повышения квалификации медработников, ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов»,

Василий Юрьевич Сергеев, канд. мед. наук, доцент, кафедр дерматовенерологии и косметологии, ФГБУ ДПО «Центральная государственная медицинская академия Управления делами Президента Российской Федерации»,

Михаил Андреевич Соломатин, студент, кафедра компьютерных медицинских систем, ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ»,

Лариса Сергеевна Круглова, д-р мед. наук, профессор, зав. кафедрой, кафедра дерматовенерологии и косметологии, ФГБУ ДПО «Центральная государственная медицинская академия Управления делами Президента Российской Федерации»,

Владимир Сергеевич Козлов, аспирант,

Екатерина Александровна Дружинина, аспирантка, кафедра компьютерных медицинских систем, ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ», г. Москва,

e-mail: vgnikitayev@mephi.ru

Список литературы

1. Эркенова Ф.Д., Пузин С.Н. Статистика меланомы в России и странах Европы // Медико-социальная экспертиза и реабилитация. 2020. Т. 23. № 1. С. 44-52.

2. Тамразова О.Б., Сергеев В.Ю., Никитаев В.Г., Проничев А.Н., Сергеев Ю.Ю. Невусы у детей (часть 1). Эпидермальные невусы: клиническая картина, диагностика, лечение // Педиатрия. Журнал им. Г.Н. Сперанского. 2020. Т. 99. № 3. С. 252-259.

3. Тамразова О.Б., Сергеев В.Ю., Никитаев В.Г., Проничев А.Н., Сергеев Ю.Ю. Невусы у детей (часть 2). Эпидермальные невусы: клиническая картина, диагностика, лечение // Педиатрия. Журнал им. Г.Н. Сперанского. 2020. Т. 99. № 3. С. 187-194.

4. Argenziano G., Fabbrocini G., Carli P., De Giorgi V., Sammarco E., Delfino M. Epiluminescence microscopy for the diagnosis of doubtful melanocytic skin lesions: Comparison of the ABCD rule of dermatoscopy and a new 7-point checklist based on pattern analysis // Archives of Dermatology. 1998. Vol. 134. № 12. PP. 1563-1570.

5. Ламоткин И.А. Меланоцитарные и меланиновые поражения кожи. Атлас / Уч. пособие. – М.: Издательство «БИНОМ», 2014. С. 248.

6. Жучков М.В., Булиньска А.К., Киттлер Г. Применение алгоритма «Хаос и Признаки» в оценке дерматоскопических изображений пигментных новообразований кожи // Дерматология. Приложение к журналу «Consilium Medicum». 2017. № 2. С. 5-13.

7. Kittler H., Guitera P., Riedl E., Avramidis M., Teban L., Fiebiger M., Weger R.A., Dawid M., Menzies S. Identification of clinically featureless incipient melanoma using sequential dermoscopy imaging // Archives of Dermatology. 2006. Vol. 142. № 9. PP. 1113-1119.

8. Alzahrani S., Al-Nuaimy W., Al-Bander B. Seven-Point Checklist with Convolutional Neural Networks for Melanoma Diagnosis / 8th European Workshop on Visual Information Processing (EUVIP) IEEE. 2019. PP. 211-216.

9. Grochowski M., Mikolajczyk A., Kwasigroch A. Diagnosis of malignant melanoma by neural network ensemble-based system utilising hand-crafted skin lesion features // Metrology and Measurement Systems. 2019. Vol. 26. № 1. PP. 65-80.

10. Левчук В.А., Ковалев В.А., Баркалин В.B., Лозовский В.Э. Компьютеризированная диагностика меланомы на базе поиска похожих дерматоскопических изображений в базе данных // Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-технических наук. 2016. № 2. С. 86-91.

11. Кудрин К.Г., Римская Е.Н., Аполлонова И.А., Николаев А.П., Черномырдин Н.В., Святославов Д.С., Давыдов Д.В., Решетов И.В. Ранняя диагностика меланомы кожи с применением нескольких изображающих систем // Оптика и спектроскопия. 2020. Т. 128. № 6. С. 820-831.

12. Druzhinina E.A., Nikitaev V.G., Pronichev A.N., Shabalova I.P., Selchuk V.Yu., Dmitrieva V.V., Polyakov E.V., Dzhangirova T.V., Mozerov S.A. Artificial intelligence systems for doctors training // Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing. 2020. Vol. 1439. № 1. P. 012030.

13. Barata C., Celebi M.E., Marques J.S. Development of a clinically oriented system for melanoma diagnosis // Pattern Recognition. 2017. Vol. 69. PP. 270-285.

14. Codella1 N., Rotemberg V., Tschandl P., Celebi M.E., Dusza S., Gutman D., Helba B., Kalloo A., Liopyris K., Marchetti M., Kittler H., Halpern A. Skin Lesion Analysis Toward Melanoma Detection 2018: A Challenge Hosted by the International Skin Imaging Collaboration (ISIC) // arXiv. 2019. № arXiv: 1902.03368. PP. 1-12.

15. Nikitaev V.G., Pronichev A.N., Kozyreva A.V., Polyakov E.V., Druzhinina E.A., Tamrazova O.B., Sergeev V.Y., Sergeev Y.Y. Automated Analysis of the Pigment Network in Dermatoscopic Images of Melanocytic Skin Tumors // Biomedical Engineering. 2019. Vol. 53. № 4. PP. 254-257.

16. Никитаев В.Г., Нагорнов О.В., Проничев А.Н., Поляков Е.В., Дмитриева В.В., Зайцев С.М., Сельчук В.Ю., Тамразова О.Б., Сергеев В.Ю., Кобелев С.А., Козырева А.В., Скрипник А.С. Способ распознавания пигментных новообразований кожи / Патент RU2712919C1. 03.02.2020. Бюл. № 4.