摘要： 目的 基于纵行黑甲（Ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ ｍｅｌａｎｏｎｙｃｈｉａ，ＬＭ）临床及皮肤镜图像，设计一种根据 ＬＭ 背景及条纹颜色鉴 别甲下色素痣（Ｎａｉｌ ｍａｔｒｉｘ ｎｅｖｕｓ，ＮＭＮ）和甲黑素活化（Ｍｅｌａｎｏｃｙｔｉｃ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ，ＭＡ）的分类算法，以指导临床是否需要进行 甲活检。 方法 选取 １７ 例纵行黑甲患者的术前大体照片及皮肤镜图像，其中 １０ 例为甲黑素活化，７ 例为甲下色素痣。 通过 Ｌａｂ 颜色空间的单变量特征选择，分析正常及异常指（趾）甲区域内所计算特征的差异分布，对 ＬＭ 进行 ＮＭＮ 和 ＭＡ 的二分类概率预测。 结果 通过算法对黑甲和正常区域的颜色均值方差进行分析显示，大体图的 Ｌ 亮度分量均值，大体 图正常异常区域 Ａ 颜色分量方差差值，皮肤镜图像正常异常区域 Ｌ 亮度分量均值差值，以及皮肤镜图像异常区域 Ｌ 亮 度分量方差，对辅助诊断 ＬＭ 为 ＭＡ 或 ＮＭＮ 有重要意义。 结论 通过特征提取、定量分析的黑甲算法模型，可有效鉴别 ＭＡ 和 ＮＭＡ，避免不必要的甲活检和甲损毁，有望成为一种术前检测和临床随访的无创、便捷方法。
