诊断和治疗后跟踪评估梅拉斯马使用光学连贯性断层扫描和深度学习
Xinyuan Cao1, Yifeng Lu2, Tingting Zhu2
1School of Electronics and Information Engineering, Soochow University, Suzhou, China.
Journal of biophotonics
|March 14, 2025
概括
光学连贯断层扫描 (OCT) 与深度学习相结合,可以准确地诊断出黑色素瘤,准确率达到94.2%. 这项技术还显示出评估疹治疗的潜力.
科学领域:
- 皮肤病学 皮肤病学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 黑色素是一种常见的色素性疾病,影响皮肤的组成和结构.
- 准确的诊断和治疗评估对于治疗黑色素瘤至关重要.
- 当前的诊断方法在评估组织变化时可能存在局限性.
研究的目的:
- 开发和验证使用光学连贯断层扫描 (OCT) 和深度学习的瘤诊断模型.
- 评估开发的模型在评估疹治疗疗效方面的能力.
主要方法:
- 用于临床皮肤成像,使用了一个带有手持探针的便携式光谱域OCT系统.
- 使用VGG16神经网络构建了一个诊断模型,并添加了一个空间注意力机制.
- 该模型在健康志愿者和黑色素瘤患者的数据集上进行了训练和测试.
主要成果:
- 海洋和海域国家和地区和深度学习模型在区分健康的皮肤,黑色素瘤和黑色素瘤周围的组织方面实现了94.2%的诊断准确率.
- 经过训练的模型在评估抗血管药物治疗瘤的结果方面表现出有效性.
结论:
- 与深度学习相结合的OCT提供了一种有前途的非侵入性方法来诊断瘤.
- 这种综合技术显示出有很大的潜力,可以帮助临床医生诊断和治疗瘤的评估.
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