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Automatic differentiation of melanoma from melanocytic nevi with multispectral digital dermoscopy: A feasibility study - 09/05/12

Doi : 10.1067/mjd.2001.110395 
Marek Elbaum, PhDa, Alfred W. Kopf, MDb, Harold S. Rabinovitz, MDc, Richard G.B. Langley, MDd, Hideko Kamino, MDb, Martin C. Mihm, MDd, Arthur J. Sober, MDd, Gary L. Peck, MDe, Alexandru Bogdan, PhDa, Dina Gutkowicz-Krusin, PhDa, Michael Greenebaum, PhDa, Sunguk Keem, PhDa, Margaret Oliviero, RNc, Steven Wang, BSb
Irvington and New York, New York; Plantation, Florida; Boston, Massachusetts; and Washington, DC 
From Electro-Optical Sciences, Inc, Irvingtona; New York University Medical Schoolb; Skin and Cancer Associates, Plantationc; Harvard Medical School, Massachusetts General Hospital, Bostond; and Washington Cancer Institute.e 

Abstract

Background: Differentiation of melanoma from melanocytic nevi is difficult even for skin cancer specialists. This motivates interest in computer-assisted analysis of lesion images. Objective: Our purpose was to offer fully automatic differentiation of melanoma from dysplastic and other melanocytic nevi through multispectral digital dermoscopy. Method: At 4 clinical centers, images were taken of pigmented lesions suspected of being melanoma before biopsy. Ten gray-level (MelaFind) images of each lesion were acquired, each in a different portion of the visible and near-infrared spectrum. The images of 63 melanomas (33 invasive, 30 in situ) and 183 melanocytic nevi (of which 111 were dysplastic) were processed automatically through a computer expert system to separate melanomas from nevi. The expert system used either a linear or a nonlinear classifier. The “gold standard” for training and testing these classifiers was concordant diagnosis by two dermatopathologists. Results: On resubstitution, 100% sensitivity was achieved at 85% specificity with a 13-parameter linear classifier and 100%/73% with a 12-parameter nonlinear classifier. Under leave-one-out cross-validation, the linear classifier gave 100%/84% (sensitivity/specificity), whereas the nonlinear classifier gave 95%/68%. Infrared image features were significant, as were features based on wavelet analysis. Conclusion: Automatic differentiation of invasive and in situ melanomas from melanocytic nevi is feasible, through multispectral digital dermoscopy. (J Am Acad Dermatol 2001;44:207-18.)

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

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 Supported in part by grant numbers 2R44 CA/AR60229-02, 1R43 CA74628-01 and 2R44 CA74628-02 from the National Cancer Institute to Electro-Optical Sciences, Inc, and by the Christopher Columbus Fellowship Foundation Award for 1998 (to M. E.).
 The contents of this article are solely the responsibility of the authors and do not necessarily represent the official views of the National Cancer Institute.
 Reprint requests: Marek Elbaum, PhD, EOS, 1 Bridge St, Suite 15, Irvington, NY 10533. E-mail: elbaum@eo-sciences.com.
 J Am Acad Dermatol 2001;44:207-18


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Vol 44 - N° 2P1

P. 207-218 - février 2001 Retour au numéro
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