使用3D全身成像监测色素性皮肤病变

先进的人工智能与机器学习在重新定义皮肤病变的检测、绘图、追踪和记录方式方面具有巨大潜力。在此,我们提出一种称为3DSkin-mapper的3D全身成像系统,以实现皮肤病变的自动检测、评估和绘图。设计了一个呈圆柱状配置的模块化相机支架,用于从多角度同步自动捕获受试者整个皮肤表面的图像。基于这些图像,我们开发了基于深度卷积神经网络的3D模型重建、数据处理以及皮肤病变检测与追踪算法。我们还引入了一个定制化、用户友好且可适配的界面,使个体能够交互式地可视化、操控和标注图像。所提出的系统是为皮肤病变筛查而开发,本文重点在于介绍该系统而非临床研究。利用合成与真实图像,我们通过提供目标皮肤病变的多视图、支持进一步3D几何分析与纵向追踪,展示了所提系统的有效性。捕获整个皮肤表面仅需数秒,处理与分析图像约需半小时。我们的实验表明,所提系统可实现快速便捷的全身3D成像。它可被皮肤科诊所用于开展皮肤筛查、随时间检测和追踪皮肤病变、识别可疑病变以及记录色素性病变。该系统有望显著节省临床医生的时间与精力。该3D成像与分析有可能改变全身摄影的范式,在包括炎症性与色素性疾患在内的多种皮肤疾病中具有广泛应用。