皮肤病的视觉诊断：人类与机器的表现

皮肤疾病是一个全球性的健康问题，在以残疾所致寿命年损失衡量时，位居非致命性疾病负担原因的第四位。由于诊断或分类皮肤病有助于确定有效治疗，皮肤科医生已广泛研究如何根据患者病史和皮损的视觉外观来诊断病症。计算机视觉研究人员正试图将这种诊断能力编码到机器中，近期的若干研究报告称机器的表现可与皮肤科医生相媲美。本报告回顾了用于分类皮肤图像的机器方法，并考量其与人类皮肤科医生相比的表现。在概述常见的图像模态、皮肤科医生的诊断方法和常见任务以及公开可用数据集之后，我们讨论了机器皮肤病变分类的方法。随后我们回顾了直接比较人类与机器表现的研究工作。最后，本报告探讨了基于图像的皮肤病诊断中的局限性与错误来源，这些对于远程皮肤科环境下的机器和皮肤科医生均适用。