好友母亲骤逝,17岁少女开发黑色素瘤早期诊断工具,准确率80%

作者 | 发布日期 2013 年 07 月 17 日 16:40 | 分类 医疗科技
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日前我们介绍了“15岁小女孩发明手电筒,只靠体温就能亮”,其实在2013年Google科学大赛(Google Science Fair)决赛中,还有其他优秀的作品。来自美国波特兰的17岁少女Elizabeth Zhao针对黑色素瘤癌症的前期诊断设计了一个多步骤系统,利用影像撷取与电脑计算来判断是否是黑色素瘤,准确率达80%。




早期发现存活率近100%

黑色素瘤是黑色素细胞产生病变,我们在之前的“只得一种黑色素瘤致死机率比多种高出13.6倍”中也提到“厚度超过4mm的单一种黑色素瘤斑点,其致死率比多种黑色素瘤但厚度仅1mm要高”。长庚纪念医院皮肤科医师陈建勋说,黑色素瘤发生的机率其实并不高,可能比中彩券头奖的机率还低。但是一旦长出黑色素瘤,如果没有早期发现并尽速治疗,致死率却很高。

从下图就可以发现,愈是早期(黄线)发现黑色素瘤,第一年的治愈机率几乎是百分之百,但愈慢发现,治愈的机率就大幅下降,Elizabeth Zhao的研究就是希望能研发出一个早期诊断工具,尽量争取治疗的机会。

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(Photo Credit: Elizabeth Zhao from MMMP.org)

影像分析与人工智能学习

这个专案运用影像处理演算法,对皮肤上疑似的斑点进行边缘侦测与影像分割,找出斑点的特征,资料经统计分析处理,由“人工神经网络”(Artificial Neural Networks, ANN)进行下阶段的学习。学习过程使用了350案例资料让ANN学习,建立一个数据数据库,做为判读斑点是良性与否的依据,以便进行最后诊断。

影像处理部份,Zhao遵循目前医界建议用肉眼检视疑似黑色素瘤斑块的标准,也就是色素斑点的”ABCD”:

A,形状不对称(asymetry)

B,边缘不规则(irregular border)

C,颜色有浅有深 (color varigation)

D,大于6mm (daimeter>6mm),如下图所示

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(Photo Credit: Elizabeth Zhao from skincancer.org)

未来可发展为民众自行检测工具

Zhao表示,即使是现有电脑诊断仍感到困难的不对称、边缘不规则的良性黑色素瘤,利用她的诊断工具准确率也达75%。未来这套系统可以进一步强化对斑点颜色的辨识能力,同时改善人机界面,并且转换为C语言或Java,以便开放为大众使用,如此民众可以先自己进行检测,然后再去专业医疗院所做进一步的检查。

Elizabeth Zhao的研究入选17-18岁组的决赛。她住在美国俄勒冈州波特兰市,她表示创意与技术的进步让她感到惊艳,相信让生活更安全更健康;自从她的高中最好的朋友母亲因黑色素瘤过世后,她目睹了同学的人生如何转变,因此决心藉这个机会,研发出早期诊断工具,协助无数受到癌症威胁的人们。

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(Opening Photo Credit: Google)

相关资料
A Novel Implementation of Image Processing and Machine Learning for Early Diagnosis of Melanoma
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吕维振

政大新闻系毕业,长期关注数码娱乐、尖端科技与医疗产业,目前是医疗与生物科技产业线平面媒体的编采工作者。

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