PROJEKT


„Badania nad algorytmami syntezy statycznych obrazów znamion melanocytowych”, realizowany w okresie 19.04.2011-19.04.2013, doprowadził do utworzenia narzędzia informatycznego Instant-Nevi-Painter.PL (zwanego dalej INP), przeznaczonego do tworzenia syntezowanych komputerowo cyfrowych obrazów wybranych odmian znamion. Należy jednak podkreślić, że zaimplementowane w INP algorytmy sztucznej inteligencji oraz technologie informatyczne, uwzględniają nie tylko wyniki uzyskane podczas realizacji projektu, lecz wykorzystują także doświadczenia zebrane w naszych uprzednich, wieloletnich badaniach dotyczących analizy oraz syntezy obrazów tych znamion. Wykaz odnośników do opublikowanych przez nas prac naukowych w tej dziedzinie (aktualnie 38 pozycji literaturowych, w zestawieniu Publication list (with high IF) on computer-aided identification/classification of melanocytic skin lesions), znajduje się w Zakładce Wyniki badań.

Algorytmy syntezy obrazów zaimplementowane aktualnie w INP, dotyczą najbardziej zagrażających człowiekowi znamion melanocytowych skóry z grupy Nevus oraz z grupy Melanoma, obejmując syntezą także wszystkie podtypy tych znamion. Mianowicie – w grupie Nevus synteza obejmuje podtypy Junctional nevus, Junctional and dermal nevus, Atypical/dysplastic nevus, Dermal nevus oraz Palmo-plantar nevi, zaś grupie Melanoma mogą być syntezowane obrazy podtypów Superficial melanoma oraz Nodular melanoma.

Klasyfikacja znamion melanocytowych i związana z tym ocena stopnia zagrożenia czerniakiem, powinna być wykonywana z zastosowaniem pewnych usystematyzowanych procedur, znanych w literaturze pod nazwą algorytmów (strategii) melanocytowych [1-3]. Wykorzystanie tego rodzaju strategii umożliwia wyeliminowanie diagnoz stawianych ad hoc przez lekarzy, wprowadzając algorytmiczny sposób klasyfikacji analizowanych przypadków. W naszych poprzednich badaniach przyjęto strategię wywodzącą się z oryginalnej reguły ABCD [3], polegającej na rozpoznaniu typu znamienia na podstawie wartości logicznych czterech podstawowych symptomów (tj. asymetrii, A, charakteru obrzeża, B, liczby i rodzaju występujących w nim kolorów, C, oraz liczby i rodzaju zróżnicowania struktur powierzchni znamienia, D). Zastosowanie reguły ABCD można zobaczyć poprzez obserwację działania systemu informatycznego IMDLS, opracowanego wspólnie przez Wyższą Szkołę Informatyki i Zarządzania z siedzibą w Rzeszowie (WSIZ) oraz Kansas University, Lawrence KS, USA. System ten jest dostępny pod adresem internetowym http://www.melanoma.pl/. Badania prowadzone podczas realizacji omawianego projektu doprowadziły do spostrzeżenia, że bardziej ścisłe rozpoznanie typu znamienia (a w konsekwencji, lepsza synteza jego obrazu) wymaga zmodyfikowania pierwotnej reguły ABCD, nadając jej postać ABK, gdzie term K oznacza dozwolone, liniowe kombinacje kolorów i zróżnicowania struktur. Term K został przez nas wyłoniony na podstawie wyczerpujących badań statystycznych, poświęconych analizie współwystępowania tych symptomów w rzeczywistych obrazach cyfrowych znamion melanocytowych [4]. Aktualnie, rozpoznano 53 dopuszczalne wartości termu K.

Korzystając z narzędzia INP można utworzyć dla własnych celów (bez możliwości zapisu) roboczy zbiór obrazów syntezowanych. Zbiór ten może być przydatny zarówno w (i) procesie diagnozowania – poprzez porównanie znamienia pacjenta/pacjentki z odpowiednim znamieniem syntezowanym, jak i też w (ii) procesie wspomagania nauczania niektórych przedmiotów na studiach medycznych (dermatologia) i para-medycznych (kosmetologia, ochrona zdrowia, zdrowie publiczne). Metody posługiwania się narzędziem INP opisano w Zakładce Tutorial.

Należy podkreślić, że w ramach badań statutowych WSIZ prowadzone są dalsze eksperymenty, zmierzające do systematycznej rozbudowy liczby dopuszczalnych wartości termu K oraz do stałego doskonalenia narzędzia INP.

Literatura

[1] G. Argenziano, I. Zalaudek, G. Ferrara, R. Johr, D. Langford, S. Puig, H.P. Soyer, J. Malvehy:
Dermoscopy features of melanoma incognito: indications for biopsy
J Am Acad Dermatol 56(2007)508-513.

[2] S.W. Menzies, I. Zalaudek:
Why perform dermoscopy? The evidence for its role in the routine management of pigmented skin lesions
Arch Dermatol 142(2006)1211-1222.

[3] W. Stolz, O. Braun-Falco, P. Bilek, M. Landthaler, W.H.C. Burgdorf, A. B. Cognetta:
Altas dermatoskopii
Wydawnictwo Czelej Sp. z o.o., Lublin 2006.

[4] Z.S. Hippe, Ł. Piątek:
Z badań nad bazą symulowanych obrazów medycznych
1. Dynamiczne generowanie bazy obrazów znamion melanocytowych

IV Krajowa Konf. Naukowej (INFOBAZY’05), Gdańsk 25-27.09.2005, s. 225-230.