En
Register Log in
  1. Main
  2. Conference
  3. Fundamental and applied research for key propriety...
  4. Formation and Analysis of Asymmetry Metrics and Bo...

Formation and Analysis of Asymmetry Metrics and Boundaries of Skin Formations (Nevus, Melanoma) By Image Based on Dermatoscopic Signs

Proceeding
DOI: 10.31483/r-102506
Open Access
All-Russian scientific conference with International Participation «Fundamental and applied research for key propriety areas of bioecology and biotechnology»
Creative commons logo
Published in:
All-Russian scientific conference with International Participation «Fundamental and applied research for key propriety areas of bioecology and biotechnology»
Authors:
Elena I. Antonova 1 , Anastasiia V. Khambikova 1 , Nadezhda G. Iarushkina 2 , Gleb I. Guskov 2 , Sofiia A. Egova 2
Work direction:
Bioinformatics and systems biology
Pages:
128-138
Received: 17 May 2022

Rating:
Article accesses:
1084
Published in:
РИНЦ
1 Nauchno-issledovatel'skii tsentr fundamental'nykh i prikladnykh problem bioekologii i biotekhnologii FGBOU VO "Ul'ianovskii gosudarstvennyi pedagogicheskii universitet im. I.N. Ul'ianova"
2 FSBEI of HE «Ulyanovsk State Technical University»
For citation:
Antonova E. I., Khambikova A. V., Iarushkina N. G., Guskov G. I., & Egova S. A. (2022). Formation and Analysis of Asymmetry Metrics and Boundaries of Skin Formations (Nevus, Melanoma) By Image Based on Dermatoscopic Signs. Fundamental and applied research for key propriety areas of bioecology and biotechnology, 128-138. Чебоксары: PH "Sreda". https://doi.org/10.31483/r-102506

Abstract

Поддержка принятия клинических решений, анализ изображений на основе искусственного интеллекта является особенно многообещающей областью исследований в области онкологии. Успешное лечение возможно только в случае обнаружения меланомы на ранних стадиях ее биологического развития и сопровождается хорошим долгосрочным прогнозом, не снижая качества жизни больных. В статье предлагаются оригинальные метрики по расчету показателей асимметрии и границы образования кожи по его изображению. Данные метрики подразумевают настройку пороговых значений, выставляемых экспертами, что поможет компенсировать разницу в качестве изображения, особенностей производства фотографии и т. д. По метрикам строятся временные ряды, которые можно прогнозировать при помощи классических и интеллектуальных моделей прогнозирования.

Funding Agency

Grant Number
Russian Foundation for Basic Research 19-47-730006
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Ульяновской области в рамках научного проекта №19-47-730006

References

  1. 1. Британский журнал дерматологии [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.maxmedical.ru/scientific/DANAOS_RU_EN.pdf (дата обращения: 17.05.2022).
  2. 2. Гаврилов Д.А. Автоматизированная диагностика меланомы кожи на основе математической модели искусственной сверточной нейронной сети / Д.А. Гаврилов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.rpmj.ru/rpmj/article/view/299/260 (дата обращения: 17.05.2022).
  3. 3. Давыдов М.И. Меланоцитарные невусы / М.И. Давыдов,  В.И. Чиссов,  В.А.  Молочков // Практическая медицина. – 2011. – Т. 5, №37. – С. 36–40.
  4. 4. Имянитов Е.Н. Эпидемиология и биология опухолей кожи / Е.Н. Имянитов // Практическая онкология. – 2012. – №. 2. – С. 61.
  5. 5. Мамунов М.В. Диагностическая эффективность основных дерматоскопических симптомов и алгоритмов для выявления меланомы кожи / М.В. Мамунов, А.В. Патрушев // Клиническая медицина. – 2021. – Том 40, №1. – С. 45–52.
  6. 6. Новик А.В. Меланома кожи: новые подходы / А.В. Новик // Практическая онкология. – 2011. – №. 1. – С. 12.
  7. 7. Приказ Минздравсоцразвития РФ от 16.03.2010 №151н «Об утверждении Порядка оказания медицинской помощи больным дерматовенерологического профиля и больным лепрой».
  8. 8. Саламова И.В. Проблема профилактики меланомы кожи у пациентов с множественными невусами / И.В. Саламова, В.В. Мордовцева, И.А. Ламоткин // Клиническая дерматология и венерология. – 2014. – №2. – С. 110–14.
  9. 9. Сойер Г.П. Дерматоскопия / Г.П. Сойер, Д. Аргенциано, Р. Гофман-Велленгоф, А. Залаудек; пер. с англ. – М.: МЕДпресс-информ, 2014. – 240 с. : ил.
  10. 10. Соколов Д.В. Дерматоскопия в ранней диагностике и скрининге меланомы кожи: автореф. дис. … д-ра мед. наук / Д.В. Соколов. – М., 2009. – 25 с.
  11. 11. Bastian B.C. The molecular pathology of melanoma: An integrated taxonomy of melanocytic neoplasia // Annu Rev Pathol. 9:239–271. 2014.
  12. 12. Bertolotto C. Melanoma: from melanocyte to genetic alterations and clinical options // Scientifica. – 2013. – P. 22.
  13. 13. Bevona C., Goggins W., Quinn T., Fullerton J., Tsao H. Cutaneous melanomas associated with nevi // Arch. Dermatol. 139, 1620–1624; discussion 1624 (2003).
  14. 14. Bradford P.T., Freedman D.M., Goldstein A.M., Tucker M.A. Increased risk of second primary cancers after a diagnosis of melanoma // Arch. Dermatol. 2010;146 (3):265–72.
  15. 15. Caini S., Boniol M., Botteri E., Tosti G., Bazolli B., Russell-Edu W., Giusti F., Testori A., Gandini S. The risk of developing a second primary cancer in melanoma patients: a comprehensive review of the literature and meta-analysis // J. Dermatol. Science. 2014;75(1):3–9.
  16. 16. Clark W.H. et al. A study of tumor progression: the precursor lesions of superficial spreading and nodular melanoma // Human Pathology. – 1984. – Vol. 15, №12. – P. 1147–1165.
  17. 17. Fernandes N.C. The risk of cutaneous melanoma in melanocytic nevi // An. Bras. Dermatol 2013;88(2):314–15.
  18. 18. Fried L., Tan A., Bajaj S., Liebman T.N., Polsky D., Stein J.A. Technological advances for the detection of melanoma: Part I. Advances in diagnostic techniques // J Am Acad Dermatol. (2020) 83:983–92.
  19. 19. Glasziou P.P., Jones M.A., Pathirana T., Barratt A.L., Bell K.J. Estimating the magnitude of cancer overdiagnosis in Australia // Med J Austral. (2020) 212:163–8.
  20. 20. Haenssle H.A., Mograby N., Ngassa A., Buhl T., Emmert S., Schön M.P., Rosenberger A., Bertsch H.P. Association of patient risk factors and frequency of nevus-associated cutaneous melanomas // JAMA. Dermatol. 2016; 152(3):291–98.
  21. 21. Janda M., Horsham C., Koh U., Gillespie N., Loescher L.J., Vagenas D., et al. Redesigning skin cancer early detection and care using a new mobile health application: protocol of the SKIN research project, a randomised controlled trial // Dermatology. (2019) 235:11–8.
  22. 22. Kim J.K., Nelson K.C. Dermoscopic features of common nevi: a review // Dermoscopy 2012;147(2):141–8).
  23. 23. Koh U., Horsham C., Soyer H.P., Loescher L.J., Gillespie N., Vagenas D., et al. Consumer acceptance and expectations of a mobile health application to photograph skin lesions for early detection of melanoma // Dermatology. (2019) 235:4–10.
  24. 24. Kolm I., French L., Braun R.P. Dermoscopy in the xxi century: past, present and future // Giornale Italiano di Dermatologia e Venereologia 2010;145(1):99–110.
  25. 25. Kong F., Horsham C., Rayner J., Simunovic M., O'Hara M., Soyer H.P., et al. Consumer preferences for skin cancer screening using mobile teledermoscopy: a qualitative study // Dermatology. (2020) 236:97–104.
  26. 26. Lee K.J., di Meo N., Yelamos O., Malvehy J., Zalaudek I., Soyer H.P. Dermoscopy confocal microscopy // Cutaneous Melanoma. 6th ed. Cham: Springer (2019) 1–50.
  27. 27. Long G.V. et al. Prognostic and clinicopathologic associations of oncogenic BRAF in metastatic melanoma // J. Clin. Oncol. 29, 1239–1246 (2011).
  28. 28. Mort R.L., Jackson I.J., Patton E.E. The melanocyte lineage in development and disease // Development 142, 620–632 (2015).
  29. 29. OpenCV-Python Tutorials [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://docs.opencv.org/4.x/d6/d00/tutorial_py_root.html (дата обращения: 05.03.2022).
  30. 30. Patel S., Kim D., Lacey C. GNA-11 mutation in a patient with cutaneous origin melanoma: a case report // Journal of Medicine. – 2016. – №95. – Р. 23–27.
  31. 31. Puri P., Comfere N., Drage L.A., Shamim H., Bezalel S.A., Pittelkow M.R., et al. Deep learning for dermatologists: Part II. Current applications // J Am Acad Dermatol. (2020).
  32. 32. Roesch A., Burgdorf W., Stolz W., Landthaler M. Dermatoscopy of «dysplastic nevi»: A beacon in diagnostic darkness // European journal of dermatology: EJD 16(5):479–93).
  33. 33. Rose S.E., Argenziano G., Marghoob A.A. Melanomas difficult to diagnose via dermoscopy Dermoscopy in the xxi century: past, present and future // Giornale Italiano di Dermatologia e Venereologia 2010, 145(1):111–26.
  34. 34. Rotemberg V., Kurtansky N., Betz-Stablein B., Caffery L., Chousakos E., Codella N., et al. A patient-centric dataset of images and metadata for identifying melanomas using clinical context // Sci Data. 2021; 8: 34.
  35. 35. Shain A.H., Bastian B.C. From melanocytes to melanomas // Сancer origins, volume 16, 2016, 345–358.
  36. 36. Shellenberger R., Nabhan M., Kakaraparthi S. Melanoma screening: a plan for improving early detection // Ann. Med. 2016; 48(3):142–48.
  37. 37. Shitara D. et al. Nevus-associated melanomas: clinicopathologic features // Am. J. Clin. Pathol. 142, 485–491 (2014).
  38. 38. SIIM-ISIC Melanoma Classification [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.kaggle.com/c/siim-isic-melanoma-classification (дата обращения: 05.03.2022).
  39. 39. Srivastava S., Ghosh S., Kagan J., Mazurchuk R. The PreCancer Atlas (PCA) // Trends Cancer. – 2018. – 4:513–4.
  40. 40. Stanganelli I., Dirk M., Elston MD. Dermoscopy // Clinical Procedures, 2018.
  41. 41. Tschandl P., Rinner C., Apalla Z., Argenziano G., Codella N., Halpern A., et al. Human-computer collaboration for skin cancer recognition // Nat Med. (2020) 26:1229–34.
  42. 42. Xavier M.H., Drummond-Lage A.P., Baeta C., Rocha L., Almeida A.M., Wainstein A.J. Delay in cutaneous melanoma diagnosis: sequence analyses from suspicion to diagnosis in 211 patients // Medicine. 2016; 95(31):e4396.
  43. 43. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.kaggle.com/code/nxrprime/siim-d3-eda-augmentations-and-resnext/data (дата обращения: 17.05.2022).

Comments(0)

When adding a comment stipulate:
  • the relevance of the published material;
  • general estimation (originality and relevance of the topic, completeness, depth, comprehensiveness of topic disclosure, consistency, coherence, evidence, structural ordering, nature and the accuracy of the examples, illustrative material, the credibility of the conclusions;
  • disadvantages, shortcomings;
  • questions and wishes to author.