Aplikasi Pendeteksi Tempat Kulit Mencurigakan Dengan Kamera HP

Obat Indonesia – Aplikasi Pendeteksi Tempat kulit Mencurigakan. Melanoma, yang menghasilkan lebih dari 70 persen kanker kulit, terjadi ketika pigmen memproduksi sel yang disebut melanosit kalikan tak terkontrol. Kanker ini biasanya didiagnosis melalui inspeksi visual luka babi yang mencurigakan (SPLs), dan seperti deteksi awal lesi di kantor dokter sering diselamatkan kehidupan. Namun, ada beberapa kelemahan dengan pendekatan ini, termasuk volume tinggi lesi potensial satu harus biopsi dan tes sebelum mengkonfirmasikan diagnosis.

Untuk mengatasi masalah-masalah ini, para peneliti dari MIT dan beberapa lembaga lain di sekitar Boston, telah mengembangkan alat belajar yang mendalam baru untuk lebih mudah mengidentifikasi luka berbahaya dari foto-foto yang diambil dengan smartphone.

Aplikasi Pendeteksi Tempat Kulit Mencurigakan Dengan Kamera HP
Aplikasi Pendeteksi Tempat Kulit Mencurigakan Dengan Kamera HP

Sebuah gambar lapangan luas lesi pada seorang pasien diklasifikasikan dengan baru belajar teknik untuk mengidentifikasi lesi mencurigakan. (MIT))
Kertas, diterbitkan dalam Ilmu Kedokteran translasi, menggambarkan pengembangan alat tersebut menggunakan cabang kecerdasan buatan yang disebut deep convolutional neural jaringan (DCNNs). Para peneliti melatih alat mereka menggunakan lebih dari 20.000 gambar, diambil dari 133 pasien dan dari database yang tersedia. Yang penting, Gambar diambil menggunakan kamera pribadi yang berbeda, untuk memastikan bahwa itu akan bekerja dengan contoh kehidupan nyata.

Setelah alat dilatih menggunakan contoh yang dikenal, itu menunjukkan kepekaan 90,3% dan 89,9% spesifik dalam membedakan SPLs dari lesi nonsu, kulit, dan latar belakang kompleks.

Satu aspek menarik yang membedakan alat ini dari orang lain berdasarkan pada mengidentifikasi luka menggunakan kriteria ‘jelek duckling’. Metode ini, saat ini digunakan oleh dermatologi, mengasumsikan bahwa kebanyakan tahi lalat pada individu muncul mirip satu sama lain dan biasanya non-curiga, dengan motif yang berbeda-tampak diklasifikasikan sebagai ‘ugly bebek’ untuk penyelidikan lebih lanjut.

Kriteria untuk mengklasifikasikan lesi sebagai mencurigakan atau tidak-mencurigakan termasuk sirkuit mereka, konveksitas, inersia, intensitas, dan ukuran.
Dengan pelatihan sistem pada fitur-fitur yang berbeda dari mol-mol, ukuran, dan intensitas, akurasi prediksi sangat meningkat: algoritma cocok konsensus dari dermatologi 88 persen waktu,dan cocok persamaan individu dari dermatologi 86 persen waktu. Jika teknologi dikonfirmasi, itu bisa mengarah ke signifikan tabungan dalam hal klinis dan biaya yang terlibat dalam pencitraan dan analisis lesi individu.

“Penelitian kami menunjukkan bahwa sistem penguatan visi komputer dan jaringan saraf dalam, mengukur tanda-tanda umum seperti itu, dapat mencapai akurasi yang sebanding dengan para ahli dermatologi”, kata Soenksen, penulis pertama di atas kertas, dalam rilis pers MIT. “Kami berharap penelitian kami merevitalisasi keinginan untuk memberikan lebih efisien dermatologis layar di pengaturan perawatan primer untuk mendorong referrals yang memadai”.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *