Применимость автоматизированного анализа изображений высокочастотного УЗИ для оценки тяжести атопического дерматита

В последние десятилетия возрос интерес к применению ультразвукового исследования в дерматологии. При атопическом дерматите особый интерес представляет субэпидермальная полоса пониженной эхогенности (SLEB), появление которой может служить независимым показателем эффекта лечения. В исследовании предложен и оценён метод компьютерной диагностики атопического дерматита (АД). Полностью автоматизированная система обработки изображений объединяет современные методы машинного обучения для быстрого, надёжного и воспроизводимого анализа изображений высокочастотного УЗИ и поддержки принятия клинических решений. Метод включает точную сегментацию SLEB с последующей классификацией. В набор данных вошли изображения, полученные при частоте 20 МГц у 80 пациентов с АД, диагностированным по критериям Hanifin и Rajka; исследование проводили до и после лечения. В качестве эталонных меток использовали клиническую оценку по индексу общей оценки исследователем (IGA) в сочетании с ультразвуковым исследованием кожи. Для обеспечения надёжности анализа в дополнительных экспериментах два эксперта независимо размечали изображения высокочастотного УЗИ дважды с интервалом в две недели. Целью анализа было проверить, может ли полностью автоматизированный метод классифицировать изображения на уровне экспертов. Коэффициент Дайса при сегментации составил 0,908 для SLEB и 0,936 для эхослоя эпидермиса. Точность выявления наличия SLEB (IGA 0) составила 98%, что немного выше точности экспертной оценки — 96%. Общая точность оценки АД составила 69% (каппа Коэна — 0,78), что сопоставимо с экспертной оценкой: 64–70% (каппа Коэна — 0,73–0,79). Результаты показывают, что автоматизированный метод можно применять для оценки АД; его сочетание со стандартной диагностикой может повысить воспроизводимость анализа, улучшить понимание процессов, происходящих в коже, и помочь в мониторинге лечения.