論文の概要: Enhancing Diagnosis through AI-driven Analysis of Reflectance Confocal Microscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16080v1
- Date: Wed, 24 Apr 2024 13:23:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 18:12:20.962450
- Title: Enhancing Diagnosis through AI-driven Analysis of Reflectance Confocal Microscopy
- Title(参考訳): 反射共焦点顕微鏡のAI駆動解析による診断の強化
- Authors: Hong-Jun Yoon, Chris Keum, Alexander Witkowski, Joanna Ludzik, Tracy Petrie, Heidi A. Hanson, Sancy A. Leachman,
- Abstract要約: 反射共焦点顕微鏡(英: Reflectance Confocal Microscopy、RCM)は、生体医学研究や臨床皮膚学で用いられる非侵襲的イメージング技術である。
RCMはレーザー光源を用いて組織を照明し、反射した光を捉え、様々な深さの顕微鏡構造の詳細画像を生成する。
近年の研究では、RCM画像の解析のためのAIと機械学習、特にCNNについて研究されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 36.639983997402275
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reflectance Confocal Microscopy (RCM) is a non-invasive imaging technique used in biomedical research and clinical dermatology. It provides virtual high-resolution images of the skin and superficial tissues, reducing the need for physical biopsies. RCM employs a laser light source to illuminate the tissue, capturing the reflected light to generate detailed images of microscopic structures at various depths. Recent studies explored AI and machine learning, particularly CNNs, for analyzing RCM images. Our study proposes a segmentation strategy based on textural features to identify clinically significant regions, empowering dermatologists in effective image interpretation and boosting diagnostic confidence. This approach promises to advance dermatological diagnosis and treatment.
- Abstract(参考訳): 反射共焦点顕微鏡(英: Reflectance Confocal Microscopy、RCM)は、生体医学研究や臨床皮膚学で用いられる非侵襲的イメージング技術である。
皮膚と表皮組織の高解像度画像を仮想的に提供し、物理的生検の必要性を減らす。
RCMはレーザー光源を用いて組織を照明し、反射した光を捉え、様々な深さの顕微鏡構造の詳細画像を生成する。
近年の研究では、RCM画像の解析のためのAIと機械学習、特にCNNについて研究されている。
本研究は, 臨床上重要な領域を同定し, 皮膚科医に効果的な画像解釈と診断信頼性を高めるためのセグメンテーション戦略を提案する。
このアプローチは皮膚科の診断と治療を進めることを約束する。
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