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康斯坦丁,曾任职于多家IT知名企业,现是科幻星系团队创建人,多家知名媒体及企业特邀顾问专家。 个人标签 游戏电影数码控、八卦趣闻传播者、考古盗墓爱好者、互联网、时评、动漫、IT、科幻、科普 等重度关注散布者。 科幻的视角 科普的态度 分享世界百态 联系方式: EMAIL:wklx1119@sina.com QQ:102927545 MSN:wangk1026@hotmail.com

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如何使用你的手机摄像头识别皮肤癌   

2016-11-30 20:50:24|  分类: 科普新解 |  标签: |举报 |字号 订阅

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现如今,皮肤癌已经成为危害人类生命健康的疾病之一,它给人们的生活带来了诸多的不便与痛苦。皮肤癌是人类常见的恶性肿瘤之一。包括基底细胞癌、鳞状细胞癌、原位癌及少见的附件癌,如皮脂腺癌、汗腺癌等。常需借助病理检查才能确诊。

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在世界范围内看,黑色素瘤也是公共健康的大敌。在澳大利亚,每年都有超过1.3万新增黑色素瘤患者,致死人数更是达到每年 1600 人。预计2016年美国将会有1万人死于皮肤癌,研究人员目前捉襟见肘的寻找发现此种疾病的新途径,根据新的研究表明,这个新途径就是方便,无处不在的iPhone拍照。

IBM科学院的科学家,该研究的作者诺尔·科代拉(Noel Codella)表示:“iPhone拍照手法将会给医生提供患者皮肤的图像,分析是否是黑色素瘤。”其实就是通过智能手机:当有人发现他们的皮肤出现了一个可疑的地方,他们可以使用手机的摄像头拍摄病变部位的照片,并提交图像通过分析服务进行评估,它可以识别并可靠地识别疾病的特点。但在实践中,它比这复杂得多。

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2013年,IBM宣布了一项与纽约斯隆-凯特琳癌症治疗中心(Memorial Sloan Kettering)的合作,将把图像识别技术和机器学习系统运用于皮肤癌的甄别。Codella 的研究团队已经分析了超过 3000 例的黑色素瘤以及其他皮肤损伤的病例,这一系统在分辨皮肤癌的阴性和阳性时,拥有超过 95%的准确率,分析每张图片的时间不超过一秒。这一项目的成功的关键取决于两个因素。第一是广泛使用Dermascopes,这是可以附连到智能手机相机来优化病变照片-解析装置。第二个(更重要)的因素是含有癌性斑图像的庞大数据库的开发。该数据库采用IBM的机器学习,计算机视觉和云计算能力和开发手段,通过技术持续识别黑色素瘤的情况下访问。

2015 年,IBM 的团队就发布了该诊断方法的初步研究报告。在报告中,IBM 描述了计算机视觉诊断方式的优势。借助MSK和国际皮肤成像合作机构的帮助,IBM已经拿到了初始数据集。在研究中,IBM成绩斐然,不过眼下这一算法还是不够智能,依然需要医学专家描出图中皮肤病变处的轮廓。至于诊断结果到底准确与否,IBM表示它们还未与人类医学专家进行直接对比。研究报告发布后,IBM一直在推进计算机视觉诊断技术的进步,其目标就是让电脑自动识别皮肤病变区域同时提高分析的效率。同时,它们还力邀8位专家进行诊断效果比拼,结果发现,IBM 的计算机视觉诊断方式的表现比此前的诊断方式要好上3倍,同时其准确度与8位业内专家达到了相同级别。该论文现已提供在线版本,并将在2017年的“IBM研究与发展杂志”上发表。

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不过,需要注意的是这一诊断方式依旧研究阶段。Codella表示在被皮肤病医生广泛使用之前,此技术可能还需要一些时间优化。当然,这意味着IBM的研究实验也有可能失败。不过,如果这个工具最终能成功被医生使用,肯定会为对抗皮肤癌做出巨大贡献,也将会是皮肤癌患者的福音。(科幻星系 康斯坦丁/文)

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