基于全面部图像的黑色素痣自动检测算法及临床研究

摘要

目的探讨多中心临床研究对全面部图像中黑色素痣自动检测、分割和定量分析算法的有效性。方法自2019年1—6月,上海交通大学医学院附属第九人民医院、上海市奉贤区奉城医院和上海交通大学附属新华医院基于患者的全面部图像,采用Logistic回归和牛顿法对黑色素痣区域进行检测,再采用Python和OpenCV检测病变边缘,计算区域面积。并通过临床医师检测结果来评估算法的有效性。结果该算法在300例患者中检测出黑色素痣1290个,漏诊80个,误诊125个;召回率为93.57%,精确率为90.31%,F值为0.92。Kappa值＞0.8,算法检测与医师检测的面积结果比较,其差异无统计学意义（P=0.720,P＞0.05）。结论该算法检测与临床医师诊断的一致性较高。该算法在黑色素痣检测、边缘分割和面积测量等方面都取得了较好的效果。