组织工程与重建外科杂志

组织工程与重建外科杂志 ›› 2021, Vol. 17 ›› Issue (2): 108-.

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基于深度卷积神经网络的黑色素瘤诊断算法及临床验证

  

  • 出版日期:2021-04-01 发布日期:2022-01-28

  • Online:2021-04-01 Published:2022-01-28

补充材料

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摘要： 目的 利用深度卷积神经网络（Ｄｅｅｐ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ，ＤＣＮＮ）架构训练皮肤疾病分类诊断系统，并 验证该系统在黑色素瘤－黑色素痣二分类任务中的准确度。 方法 基于数据库中 １４ ２３９ 张带有诊断标签的皮肤镜图像 样本构建残差神经网络（ＲｅｓＮｅｔ ＤＣＮＮ），并在黑色素瘤－黑色素痣鉴别中与 ２１ 名皮肤科医生（９ 名专家级，１２ 名普通医 生）的诊断结果进行对照，验证其诊断效率。 结果 实验组灵敏度为 ８７?? ２３％，特异度为 ８０?? ４３％，ＡＵＣ 为 ０?? ９１２９；对照组 灵敏度为 ８０?? ４５％±１７?? ７８％，特异度为 ７０?? ９１％±１１?? ６６％。 ＤＣＮＮ 分类系统诊断灵敏度、特异度均高于 ２１ 名医生的平均表 现。 结论 初步验证了 ＤＣＮＮ 系统在皮肤疾病分类中的有效性及其作为临床辅助诊断工具的可行性。

关键词: 深度卷积神经网络, 图像分类, 皮肤病, 黑色素瘤, 黑色素痣