患者照片中的慢性移植与宿主疾病的众包皮肤分界:训练与表现研究

科学领域:

• 皮肤病学 皮肤病学
• 医疗成像医学成像
• 众包服务 (crowdsourcing) 是一种众包服务.

背景情况:

• 慢性移植与宿主疾病 (cGVHD) 是全源造血细胞移植后的一个主要并发症,经常影响皮肤.
• 对cGVHD皮肤表现的视觉评估可能不可靠,需要改进的诊断方法.
• 众包已经成为医疗图像分析的宝贵工具,包括细分任务.

研究的目的:

• 评估未经培训的非专家人群从摄影图像中划分受cGVHD影响的皮肤的能力.
• 调查培训和反对这些人群的表现的影响.

主要方法:

• 从36名cGVHD患者的360张皮肤照片被用3D相机捕获.
• 一个专家皮肤科医生建立了基本事实界限.
• 通过DiagnosUs移动应用程序创建了3000张2D图像用于群众划分,并将评级者分配给不同的反组.

主要成果:

• 无专家人群在细分cGVHD受影响的皮肤方面取得了良好的表现,平均表面积误差低于12%.
• 较高的反组略高于较低的反组,尽管使用更大的人群时的表现是可比的.
• 识别和利用每张图像最可靠的前5个评级器显著提高了性能,与高反组相匹配.

结论:

• 众包与非专家评级者提供了一个可行的方法,以很好的准确度划分cGVHD皮肤图像.
• 使用一小群表现最佳的评级人员可以优化结果,并最大限度地减少对广泛的专家培训数据的需求.
• 个人评价者协议不能可靠地预测群众的共识划分的准确性;需要进一步的可靠性估计方法.