Evaluation of AK and subclinical AK by RCM and HD-OCT showed objective improvement after treatment with 5-fluorouracil and 10% salicylic acid. These methods allowed the study of dynamic changes in the tissue at a subclinical level.
Significance: Melanoma is a deadly cancer that physicians struggle to diagnose early because they lack the knowledge to differentiate benign from malignant lesions. Deep machine learning approaches to image analysis offer promise but lack the transparency to be widely adopted as stand-alone diagnostics. Aim: We aimed to create a transparent machine learning technology (i.e., not deep learning) to discriminate melanomas from nevi in dermoscopy images and an interface for sensory cue integration. Approach: Imaging biomarker cues (IBCs) fed ensemble machine learning classifier (Eclass) training while raw images fed deep learning classifier training. We compared the areas under the diagnostic receiver operator curves. Results: Our interpretable machine learning algorithm outperformed the leading deep-learning approach 75% of the time. The user interface displayed only the diagnostic imaging biomarkers as IBCs. Conclusions: From a translational perspective, Eclass is better than convolutional machine learning diagnosis in that physicians can embrace it faster than black box outputs. Imaging biomarkers cues may be used during sensory cue integration in clinical screening. Our method may be applied to other image-based diagnostic analyses, including pathology and radiology.
Melanoma;Cáncer de piel; Dermatoscopia; Clasificación de imágenes; Aprendizaje automático; Inteligencia artificial; Redes neuronales convolucionales
ResumenAntecedentes: La clasificación automática de imágenes es una rama prometedora del aprendizaje automático (de sus siglas en inglés Machine Learning [ML]), y es una herramienta útil en el diagnóstico de cáncer de piel. Sin embargo, poco se ha estudiado acerca de las limitaciones de su uso en la práctica clínica diaria. Objetivo: Determinar las limitaciones que existen en cuanto a la selección de imágenes usadas para el análisis por ML de las neoplasias cutáneas, en particular del melanoma. Métodos: Se diseñó un estudio de cohorte retrospectivo, donde se incluyeron de forma consecutiva 2.849 imágenes dermatoscópicas de alta calidad de tumores cutáneos para su valoración por un sistema de ML, recogidas entre los años 2010 y 2014. Cada imagen dermatoscópica fue clasificada según las características de elegibilidad para el análisis por ML. Resultados: De las 2.849 imágenes elegidas a partir de nuestra base de datos, 968 (34%) cumplieron los criterios de inclusión. De los 528 melanomas, 335 (63,4%) fueron excluidos. La ausencia de piel normal circundante (40,5% de todos los melanomas de nuestra base de datos) y la ausencia de pigmentación (14,2%) fueron las causas más frecuentes de exclusión para el análisis por ML. Discusión: Solo el 36,6% de nuestros melanomas se consideraron aceptables para el análisis por sistemas de ML de última generación. Concluimos que los futuros sistemas de ML deberán ser entrenados a partir de bases de datos más grandes que incluyan imágenes representativas de la práctica clínica habitual. Afortunadamente, muchas de estas limitaciones están siendo superadas gracias a los avances realizados recientemente por la comunidad científica, como se ha demostrado en trabajos recientes.
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