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Computer-aided classification of melanocytic lesions using dermoscopic images - 15/10/15

Doi : 10.1016/j.jaad.2015.07.028 
Laura K. Ferris, MD, PhD a, , Jan A. Harkes, MS c, Benjamin Gilbert, MS c, Daniel G. Winger, MS b, Kseniya Golubets, MD, MHS a, Oleg Akilov, MD, PhD a, Mahadev Satyanarayanan, PhD c
a Department of Dermatology, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania 
b Clinical and Translational Science Institute, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania 
c Carnegie Mellon University, Computer Science Department, Pittsburgh, Pennsylvania 

Reprint requests: Laura K. Ferris, MD, PhD, Department of Dermatology, University of Pittsburgh, 3601 Fifth Avenue, Fifth Floor, Pittsburgh, PA 15238.

Abstract

Background

Computer-assisted diagnosis of dermoscopic images of skin lesions has the potential to improve melanoma early detection.

Objective

We sought to evaluate the performance of a novel classifier that uses decision forest classification of dermoscopic images to generate a lesion severity score.

Methods

Severity scores were calculated for 173 dermoscopic images of skin lesions with known histologic diagnosis (39 melanomas, 14 nonmelanoma skin cancers, and 120 benign lesions). A threshold score was used to measure classifier sensitivity and specificity. A reader study was conducted to compare the sensitivity and specificity of the classifier with those of 30 dermatology clinicians.

Results

The classifier sensitivity for melanoma was 97.4%; specificity was 44.2% in a test set of images. In the reader study, the classifier's sensitivity to melanoma was higher (P < .001) and specificity was lower (P < .001) than that of clinicians.

Limitations

This is a retrospective study using existing images primarily chosen for biopsy by a dermatologist. The size of the test set is small.

Conclusions

Our classifier may aid clinicians in deciding if a skin lesion should be biopsied and can easily be incorporated into a portable tool (that uses no proprietary equipment) that could aid clinicians in noninvasively evaluating cutaneous lesions.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Key words : basal cell carcinoma, computer-assisted diagnosis, dermoscopy, information technology, machine learning, melanoma, skin cancer

Abbreviations used : BCC, CI, LCB


Plan


 Supported in part by the Clinical and Translational Science Institute at the University of Pittsburgh (National Institutes of Health, grant number UL1-TR-000005), and the Disruptive Health Technologies Institute at Carnegie Mellon University. The funding organizations had no role in the design and conduct of the study; in the collection, analysis, and interpretation of data; or in the preparation of the manuscript, review, or approval of the manuscript.
 Disclosure: Dr Ferris has served as a consultant to MelaSciences, Castle Biosciences, and DermTech, International. Mr Harkes, Mr Gilbert, Mr Winger, and Drs Golubets, Akilov, and Satyanarayanan have no conflicts to declare.


© 2015  Publié par Elsevier Masson SAS.
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Vol 73 - N° 5

P. 769-776 - novembre 2015 Retour au numéro
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  • Clinical and dermoscopic features of atypical Spitz tumors: A multicenter, retrospective, case-control study
  • Elvira Moscarella, Aimilios Lallas, Athanassios Kyrgidis, Gerardo Ferrara, Caterina Longo, Massimiliano Scalvenzi, Stefania Staibano, Cristina Carrera, M.Alba Díaz, Paolo Broganelli, Carlo Tomasini, Stefano Cavicchini, Raffaele Gianotti, Susana Puig, Josep Malvehy, Pedro Zaballos, Giovanni Pellacani, Giuseppe Argenziano

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