Повышение точности вспомогательной диагностики псориаза волосистой части головы: мультисетевая модель обнаружения объектов слиянием данных для диагностики дермоскопических паттернов

Введение: Дермоскопия широко применяется для диагностики псориаза волосистой части головы. Для помощи в диагностике грибкового поражения ногтей с помощью дермоскопии использовались различные методы искусственного интеллекта, наиболее распространённый из которых — сверточные нейронные сети. Однако это базовый тип алгоритма, а применение алгоритмов обнаружения объектов для помощи в диагностике псориаза волосистой части головы по дермоскопическим изображениям ранее не описывалось.

Цель: Разработать диагностическую систему для дермоскопической оценки псориаза волосистой части головы на основе обнаружения объектов и улучшения изображений, чтобы повысить эффективность и точность диагностики.

Методы: Проанализированы дермоскопические паттерны псориаза волосистой части головы, диагностированного в больнице 72-й групповой армии Народно-освободительной армии Китая с 1 января 2020 года по 31 декабря 2021 года. В качестве контрольной группы использовали пациентов с себорейным дерматитом волосистой части головы. На основе дермоскопических изображений и основных паттернов псориаза и себорейного дерматита волосистой части головы разработали мультисетевую модель обнаружения объектов, объединяющую алгоритм Faster R-CNN и метод улучшения изображений — адаптивное выравнивание гистограммы с ограничением контраста (CLAHE). Модель предназначалась для помощи в диагностике обоих заболеваний и дифференциации их основных дермоскопических паттернов. Её диагностические характеристики сравнили с результатами оценки дерматологов.

Результаты: Собрано 1876 дермоскопических изображений: 1218 изображений псориаза и 658 — себорейного дерматита волосистой части головы. На их основе провели обучение и тестирование мультисетевой модели обнаружения объектов с объединением данных. При диагностике псориаза волосистой части головы точность классификации, специфичность, чувствительность и индекс Юдена составили соответственно 91,0%, 89,5%, 91,0% и 0,805. Для диагностики основных дермоскопических паттернов псориаза и себорейного дерматита эти показатели составили соответственно 89,9%, 97,7%, 89,9% и 0,876. По результатам сравнения с оценками пяти дерматологов модель показала более высокие диагностические характеристики.

Выводы: Дермоскопические паттерны псориаза и себорейного дерматита волосистой части головы различаются. Разработанная мультисетевая модель обнаружения объектов диагностировала псориаз волосистой части головы точнее, чем дерматологи.