黑色素瘤(恶性黑色素瘤)是一种恶性肿瘤,来源于细胞能够形成黑色素,最常发生在身体的任何部位的皮肤甚至包括眼睛和喉咙痛。身体的高浓度颜料的代理,黑色素,负责他们的黑暗的颜色。尽管melanocytic痣是非常普遍的,他们的组织发生原因还不是很清楚,但仍然是一个有争议的问题( 3]。所有我们知道的生活melanocytic痣是基于横截面或群组研究,因为它仍然复杂监控皮肤损伤体内细胞水平。皮肤痣可能是先天性或开发的生命周期。大多数的摩尔数出现在一个人的头二十年的生命。的先天性melanocytic痣更有可能发展成一个黑素瘤,因为它的规模和影响力更大的紫外线辐射或化学物质。较小的黑色素瘤倾向于开发零星的色素痣,最常发生在浅肤色的人。任何黑色或棕色的地方有一个不规则的边界,色素出现辐射超出边界,蓝色,红色,或白颜色可观察的仔细检查,或结节状表面是黑素瘤的暗示,通常是切除活组织检查( 9]。黑色素瘤通常位于上背及小腿皮肤白皙的手掌,手和鞋垫的脚深色皮肤的人。黑色素瘤转移,是最恶性的癌症。图 2显示了黑色素瘤的阶段进化过程。

预后取决于黑素瘤,它的大小和位置和深度的入侵。黑色素瘤的最重要参数,预测阶段检查病变的厚度。皮肤痣的厚度小于1毫米的几乎是100%可治愈的 3]。Seidenari和同事报道直径和厚度之间的直接相关性,以及原位黑色素瘤的直径小于侵入性的病变,它是合理相信小黑色素瘤通常是在最初的发展阶段 10]。因此,每个临床医生的目的是检测恶性黑素瘤时还小而薄。图 3显示dermoscopic连续阶段的黑色素瘤的影像。

在过去的几十年里,已经有了显著增加皮肤皮肤黑色素瘤的发病率和死亡率高加索人群全球(图 4)[ 1]。尽管只有4%的诊断黑色素瘤皮肤癌,黑色素瘤负责大约70%的皮肤癌症相关的死亡在美国和澳大利亚 11, 12]。侵入性黑色素瘤的发病率估计有73870,估计2015年美国共有9940人死亡( 13]。

最重要的一个因素被认为是导致黑色素瘤是短暂的,强烈的阳光照射模式。由于常数平流层臭氧层的消耗,从而导致更高的暴露于紫外线辐射,恶性黑色素瘤可能会成为最常见的恶性肿瘤之一,在未来,即使发病率高2 - 10倍( 1, 3]。因为没有有效的治疗晚期黑色素瘤的发展到目前为止,其早期诊断已成为一个十分重要的问题。

在线远程医疗也称为远程医疗,健康,e-health,或“远距离医学”是一个新的、快速发展的医学领域,提供医学知识,不可以在一个特定的地点和时间。它通常被定义为通信技术的使用,医疗信息的交换为目的的病人管理(包括分类、诊断和治疗建议,以及后续)和医学教育 14]。Teledermatology已经在挪威上市之间的优先级为大规模实现远程医疗专业强调这一领域的兴趣增长( 14, 15]。

最重要的问题,提出了同时支持早期皮肤癌检测 teledermoscopy系统达到足够的精度,它是有效的吗?在这项研究中,我们将分析只有两个因素包括诊断的可靠性和准确性以及经济分析。毫无疑问,最重要的参数而使用任何计算机辅助诊断系统的诊断的可靠性和准确性是诊断系统与传统方法相比(人工解释) 16]。皮肤疾病的诊断准确性评估仍然是有问题的。组织病理学检查构成的黄金标准分类melanocytic皮肤恶性病变。尽管存在其他形式的考试(如dermatoscopy),他们的诊断信心收益率低于组织病理学检查。尽管如此,许多研究表明,黑色素瘤的误诊率可能高达10 - 25%。组织病理检查不能普遍用于确诊的皮肤损伤。尽管如此,很少有研究分析数据在病人接受活检和其他诊断方法,这导致了比较teledermatology系统与诊断检查( 16- - - - - - 18]。Teledermatology系统实现精度约为70 - 85%,表明基于计算机的解决方案有可比性的诊断准确性相比传统的诊断护理( 16]。而实现和部署一个teledermatology系统,经济方面发挥重要作用。考虑以下标准:皮肤病访问,避免皮肤活检跳过,和咨询费用。在研究[ 19),作者评估实时互动的比例teledermatology咨询皮肤科医生,避免了在诊所访问。皮肤科诊所访问避免由于实时交互式teledermatology 54%。活组织检查的数量的减少是一个节约成本的策略。基于快速评估dermoscopy形象,缺乏经验的医生将获得知识和避免不必要的治疗。

根据美国食品和药物管理局估计,全世界近5亿智能手机用户使用电子健康的移动应用程序。2014年7月,有39 dermatology-related移动应用程序针对社区,耐心,和多面手医生用户市场上( 20.]。其中超过一半的主要功能是对黑色素瘤提供信息或教育,预防紫外线辐射的建议,和皮肤自我检查策略。这样的应用程序通常是针对学生和新手医生。另一大群的应用程序是那些能够把图像摩尔数使用移动嵌入式摄像头,标记他们身体的位置,和存储他们审查的皮肤科医生或自我监控跟踪摩尔外观的变化,黑色素瘤的一个重要因素。

2017年3月,有超过45个移动应用与摩尔独自诊断可以在苹果的应用商店。他们中的大多数( n = 28 黑色素瘤)只提供教育信息,其中将近一半( n = 17 )允许用户拍照的摩尔和跟踪变化随着时间的推移,使用简单的视觉对比,和只有四个应用程序执行黑色素瘤风险评估或病变分类基于图像分析(表 1)。

只有SkinVision的作者和Lūbax公开临床评估的结果的风险评估算法( 21, 22]。总结在表的应用程序 1,只有两个被官方认证:SkinVision收到了欧洲“CE”标志和DermaCompare得到美国食品和药物管理局的批准。

展示系统的概念的目的是更好的说明和描述系统的各个模块之间的关系。虽然组合系统,概述安全医疗信息传输等问题,快速连接可用性,服务器选择,数据库类型进行了分析。图 5介绍了实现一个系统的概念,由一个智能手机应用程序可用于客户端(客户端)和系统的服务器端,由一个通用的服务器,计算服务器、用户数据库,数据库和图像。

最重要的硬件是一个高质量的相机系统。某些病变的dermoscopic特性,如网络或色素点,显然是可见的只有在放大(通常至少× 10 )。此外,由于颜色可见的病变是重要的诊断线索,它是可取的图像在适当的照明条件。

大多数现代智能手机相机(这是真实的,例如,所有iPhone设备从iPhone 5 s和三星Galaxy设备从三星Galaxy S4)配有至少1.5像素传感器的像素大小最多 μ 米,允许用户获取高质量的照片。然而,智能手机相机普遍缺乏高质量的光学变焦,装备不是白色的光源,将均匀照亮一个检查病变。

解决上述缺陷的光秃秃的智能手机是使用智能手机dermatoscope或传统dermatoscope手机情况(数据 6和 7)。智能手机dermatoscope dermoscopy是一个附件,它提供了一个详细的皮肤通过放大视图和专门的照明。大多数智能手机dermatoscopes目前市场上提供× 10 对× 40 放大,在两个偏振和无极性照明模式工作,有能力执行检查接触和非接触模式。一些传统dermatoscopes可能连接到手机使用一种特殊情况(例如,所有dermatoscopes从3创DermLite和坎菲尔德VEOS系列可以使用iPhone 5和更新3创DermLite MoleScope产品可以用于三星Galaxy S4和更新)。

像任何其他复杂系统、软件和基本医疗应用必须建立在坚实的基础之上。智能手机应用程序设计过程中,重要的是定义一个结构化的解决方案,满足所有的技术和业务需求,同时优化常见的质量属性,如性能、安全性和可管理性。这个过程包括一系列的决策基于广泛的因素,和每一个决策质量可以有相当大的影响,性能,应用程序的可维护性和总体成功( 26]。该系统由两部分组成:移动应用程序和服务器(图 8)。

移动应用程序的任务包括以下: (我)

友好的用户界面,登录并更改基本设置的能力

服务器执行的任务包括以下: (我)

通信与用户的移动设备 (通用服务器任务)

提出了移动应用程序的活动图,获取其动态行为,如图 9。应用程序的主要功能是摩尔的拍照,向服务器发送他们为了执行黑色素瘤风险评估。也能够捕获的存档照片,浏览过去的考试。附加功能,旨在增加黑色素瘤的认识,包括紫外线辐射风险警报,提醒后续检查,一个工具来轻松地找到最近的皮肤科医生。

数据流图(过程)是一个图形表示的“流”的数据处理系统的输入和输出。它关注的流动信息,数据从哪里来,到哪里去,以及它如何被存储。这是一个外部实体之间的运动数据和流程和数据存储在一个系统。图 10提出了过程图。过程图由外部实体、流程和数据存储: (我)

外部实体:来源或目的地的数据(系统外):用户(移动应用程序),计算服务器,和通用的服务器

分析和分类的黑色素瘤皮肤损伤是一个复杂的问题,由于不同的出现在各种水平的疾病进展。我们最近的研究和经验在黑色素瘤早期检测的主题已经表明,不同的方法应进行分类过程,提高识别结果。实现和测试计算机辅助诊断系统已经呈现在图 11。前两个步骤包括图像预处理和分割的每个执行分析医学图像。

dermoscopic图像的预处理步骤是至关重要的改善由于质量无关的工件,如皮肤,气泡,和毛出现在几乎每一个图像。预处理步骤包含三个算法( 27, 28]: (我)

黑框删除:黑色框架,引入图像数字化过程中,检测到使用轻组件奥软的颜色空间。

医学图像是最复杂的图像分割;此外,这一步对序列分析和诊断是至关重要的。在我们的工作中,我们将不同的分割方法和基于之前的结果皮肤损害的应用分割算法提取是基于种子区域增长算法( 29日, 30.]。

在前两个步骤后,分段皮肤痣命令两种分类算法之一。该部门是鼹鼠直径的基础上完成的。皮肤痣直径小于5毫米的传递 Micro-Melanoma算法和其余的人 具体Melanocytic病变算法。病变的直径是由用户提供的,因为它是不可能的评估只基于医学图像。Micromelanomas代表少数诊断病变,其频率从1%到17%不等。原位黑色素瘤的平均直径约1厘米,和侵入性黑色素瘤通常大于6毫米。尽管micromelanomas占少数,他们负责期间大多数错误诊断。分离的个体变化让我们获得更准确和可靠的计算机诊断系统。的 Micro-Melanoma算法和 具体Melanocytic病变算法已经详细描述( 25, 28]。