izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"10.32446/0368-1025it.2025-3-84-92izmertech-2344Research ArticleМЕДИЦИНСКИЕ И БИОЛОГИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯMEDICAL AND BIOLOGICAL MEASUREMENTSМетод автоматизированного распознавания цвета глобул на дерматоскопических изображениях новообразований кожиThe method for automated globule color recognition in dermatoscopic images of skin neoplasmshttps://orcid.org/0000-0002-4349-3023НикитаевВ. Г.NikitaevV. G.

Валентин Григорьевич Никитаев

Москва

Valentin G. Nikitaev

Moscow

VGNikitayev@mephi.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0443-8504ПроничевА. Н.PronichevA. N.

Александр Николаевич Проничев

Москва

Alexander N. Pronichev

Moscow

anpronichev@mephi.ruhttps://orcid.org/0000-0003-1355-788XНагорновО. В.NagornovO. V.

Олег Викторович Нагорнов

Москва

Oleg V. Nagornov

Moscow

ovnagornov@mephi.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8487-137XСергеевВ. Ю.SergeevV. Yu.

Василий Юрьевич Сергеев

Москва

Vasily Yu. Sergeev

Moscow

vasesergeevu@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0001-8693-5357ОтченашенкоА. И.OtchenashenkoA. I.

Александр Иванович Отченашенко

Москва

Alexander I. Otchenashenko

Moscow

alot.zte@gmail.comhttps://orcid.org/0009-0001-4769-3962КегеликН. А.KegelikN. A.

Николай Александрович Кегелик

Москва

Nikolay A. Kegelik

Moscow

horookami@mail.ruНациональный исследовательский ядерный университет "МИФИ"РоссияNational Research Nuclear University “MEPhI”Russian FederationНациональный исследовательских ядерный университет «МИФИ»Russian FederationNational Research Nuclear University “MEPhI”Russian FederationООО «Научно-исследовательский центр «Клиника дерматологии»,Russian FederationCentral Research Dermatology Clinic” LLCRussian Federation2025140720257438492Copyright © ФГУП "ВНИИФТРИ", 20252025ФГУП "ВНИИФТРИ"ФГУП "ВНИИФТРИ"https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.izmt.ru/jour/article/view/2344

Современные компьютерные системы диагностики кожных новообразований в основном ориентированы на выдачу рекомендаций пациентам, но применение таких систем в клинической практике остаётся ограниченным. Это связано с недостатком качественных исследований таких систем и низким доверием врачей к непрозрачным механизмам их работы. Создание системы поддержки принятия врачебных решений, основанной на логике диагностического поиска врача, может решить данную проблему. Важной задачей системы поддержки принятия врачебных решений является распознавание цвета глобул кожных новообразований, однако методы решения поставленной задачи в научных публикациях пока не описаны. Рассмотрено применение метода автоматизированного распознавания цвета глобул на дерматоскопических изображениях новообразований кожи, позволяющий распознавать глобулы по цвету в соответствии с палитрой из 7 цветов (голубой, жёлто-белый, коричневый, красный, оранжевый, телесный, чёрный). В рамках данного метода разработан оригинальный набор 9 цветовых признаков. Для классификации изображений по признаку (цвету глобул) применён метод

«случайный лес». По результатам эксперимента, проведённого с выборкой из 313 изображений, точность классификации составила 91 %. Разработанный метод допускает программную реализацию в рамках алгоритма модифицированного анализа узора, а также данный метод можно использовать как часть системы поддержки принятия врачебных решений при диагностике рака кожи.

Modern computerized systems for the diagnosis of skin neoplasms are mainly focused on issuing recommendations to patients, but the application of designated systems in clinical practice remains limited. It is supposed that it is connected with the lack of qualitative researches of such systems and low trust of doctors to non-transparent mechanisms of their work. The creation of a medical decision support system based on the logic of the doctor's diagnostic search can solve this problem. An important task of the system is to recognize the color of globules of skin neoplasms, but the methods of solving the task have not yet been described in scientific publications. The application of the method of automated color recognition of globules on dermatoscopic images of skin neoplasms is considered, which allows recognizing globules by color in accordance with a palette of 7 colors (blue, yellow-white, brown, red, orange, nude, black). An original set of 9 color features has been developed as part of this method. The Random Forest method was applied to classify the images based on the feature (globule color). According to the results of the experiment conducted with a sample of 313 images, the classification accuracy was 91 %. The developed method can be implemented programmatically within the framework of a modified pattern analysis algorithm, and this method can also be used as part of a medical decision support system for the diagnosis of skin cancer.

цвет глобул новообразованиямашинное обучениедиагностика новообразований кожидерматоскопиямодифицированный анализ узораслучайный лесcolor of neoplasm globulesmachine learningskin neoplasm diagnosisdermatoscopymodified pattern analysisrandom forestReferencesЭркенова Ф. Д., Пузин С. Н. Статистика меланомы в России и странах Европы. Медико-социальная экспертиза и реабилитация, 23(1), 44–52 (2020). https://doi.org/10.17816/MSER34259Jerkenova F. D., Puzin S. N. Statistics of melanoma in Russia and Europe. Medical and social expert evaluation and rehabilitation, 23(1), 44–52 (2020). (In Russ.) https://doi.org/10.17816/MSER34259Бахарева Ю. О., Тараканова В. О., Рубаняк М. Ю., Каменских Е. М. Меланома кожи (C43): анализ тенденций заболеваемости и смертности в свете пандемии COVID-19, молекулярная эпидемиология. Вопросы онкологии, 69(4), 631–638 (2023). https://doi.org/10.37469/0507-3758-2023-69-4-631-638Bahareva Yu. O., Tarakanova V. O., Rubanjak M. Yu., Kamenskih E. M. Skin Melanoma (C43): Analysing incidence and mortality trends in the context of the COVID-19 Pandemic, molecular epidemiology. Voprosy onkologii, 69(4), 631–638 (2023). (In Russ.) https://doi.org/10.37469/0507-3758-2023-69-4-631-638Каприн А. Д., Старинский В. В., Шахзадова А. О. (ред.) Состояние онкологической помощи населению России в 2023 году. МНИОИ им. П. А. Герцена − филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, Москва (2024).Kaprin A. D., Starinskij V. V., Shahzadova A. O. (eds.) Malignant neoplasms in Russia in 2021 (morbidity and mortality). P. A. Hertsen Moscow Oncology Research Institute – branch of FSBI NMRRC of the Ministry of Health of Russia, Moscow (2024). (In Russ.)Ларина В. Н., Гайдина Т. А., Дворников А. С., Назимкин К. Е. Возможности обследования пациентов с подозрительными на меланому новообразованиями кожи, впервые выявленными в первичном звене здравоохранения. Архивъ внутренней медицины, 12(2), 85–92 (2022). https://doi.org/10.20514/2226-6704-2021-12-2-85-92Larina V. N., Gajdina T. A., Dvornikov A. S., Nazimkin K. E. The principles of examination of patients with detected melanoma suspected skin neoplasm in the primary health care stage. The Russian Archives of Internal Medicine, 12(2), 85–92 (2022). (In Russ.) https://doi.org/10.20514/2226-6704-2021-12-2-85-92Гаранина О. Е., Самойленко И. В., Шливко И. Л., Клеменова И. А., Незнахина М. С., Демидов Л. В. Неинвазивные методы диагностики опухолей кожи и их потенциал применения для скрининга меланомы кожи: систематический обзор литературы. Медицинский совет, (9), 97–115 (2020). https://doi.org/10.21518/2079-701X-2020-9-102-120Garanina O. E., Samojlenko I. V., Shlivko I. L., Klemenova I. A., Neznahina M. S., Demidov L. V. Non-invasive diagnostic techniques for skin tumors and their potential for use in skin melanoma screening: a systematic literature review. Medical Council, (9), 97–115 (2020). (In Russ.) https://doi.org/10.21518/2079-701X-2020-9-102-120Солодянкина Т. Н., Апанасевич В. И. Дерматоскопия в комплексной дооперационной диагностике пигментных новообразований кожи. Тихоокеанский медицинский журнал, (1), 98 (2010). https://www.elibrary.ru/ndgtdfSolodjankina T. N., Apanasevich V. I. Dermatoscopy as part of comprehensive pre-operative diagnostics of pigmental skin neoplasms. Pacific Medical Journal, (1), 98 (2010). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/ndgtdfТоршина И., Розендаль К., Булиньска А., Радион Е. Дерматоскопия как метод ранней диагностики злокачественных новообразований кожи. Врач, (4), 16–20 (2016). https://www.elibrary.ru/vvnjsrTorshina I., Rozendal K., Bulinska A., Radion E. Dermatoscopy as a method for the early diagnosis of malignant skin tumors. Vrach, (4), 16–20 (2016). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/vvnjsrЭберт М. А., Гафтон Г. И., Зиновьев Г. В., Гафтон И. Г. Современный взгляд на диагностику меланомы кожи. Вопросы онкологии, 65(5), 638–644 (2019). https://www.elibrary.ru/pfzqmvJebert M. A., Gafton G. I., Zinovev G. V., Gafton I. G. Current approach on cutaneous melanoma diagnostics. Voprosy onkologii, 65(5), 638–644 (2019). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/pfzqmvPicollo D., Ferrari A., Peris K., Daidone R., Ruggeri B., Chimenti S. Dermoscopic diagnosis by a trained clinician vs. a clinician with minimal dermoscopy training vs. computer-aided diagnosis of 341 pigmented skin lesions: a comparative study. British Journal of Dermatology, 147(3), 481–486 (2002). https://doi.org/10.1046/j.1365-2133.2002.04978.xPicollo D., Ferrari A., Peris K., Daidone R., Ruggeri B., Chimenti S. Dermoscopic diagnosis by a trained clinician vs. a clinician with minimal dermoscopy training vs. computer-aided diagnosis of 341 pigmented skin lesions: a comparative study. British Journal of Dermatology, 147(3), 481–486 (2002). https://doi.org/10.1046/j.1365-2133.2002.04978.xЛутикова Е. А., Жучков М. В. Дерматоскопическая диагностика базальной клеточной карциномы: от метафорического языка к анализу паттерна Киттлера. Вестник науки и образования, (8), 74–78 (2017). https://www.elibrary.ru/zdqfzzLutikova E. A., Zhuchkov M. V. Dermatoscopic diagnostics of basal cell carcinoma: from the metaphorical language to pattern kittler analysis. Vestnik nauki i obrazovanija, (8), 74–78 (2017). (In Russ.) https://www.elibrary.ru/zdqfzzДемидов Л. В., Соколов Д. В., Булычева И. В., Шашков Б. В., Махсон А. Н., Кузьмин С. Г., Соколов В. В. Совершенствование методов диагностики меланомы кожи. Вестник РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН, 18(1), 36–41 (2007).Demidov L. V., Sokolov D. V., Bulycheva I. V., Shashkov B. V., Mahson A. N., Kuzmin S. G., Sokolov V. V. The progress in the diagnosis of cutaneous melanoma. Jornal of N. N. Blokhin Russian Cancer research center RAMS, 18(1), 36–41 (2007). (In Russ.)Хабарова Р. И., Кулева С. А. Искусственный интеллект в диагностике доброкачественных новообразований кожи у пациентов детского возраста. Интеграция нейронной сети в мобильное приложение. Вопросы онкологии, 68(6), 820–826 (2022). https://doi.org/10.37469/0507-3758-2022-68-6-820-826Habarova R. I., Kuleva S. A. Artificial intelligence in the diagnosis of benign skin tumors in pediatric patients. Neural network integration into a mobile application. Voprosy onkologii, 68(6), 820–826 (2022). (In Russ.) https://doi.org/10.37469/0507-3758-2022-68-6-820-826Сиводедова Н. А., Карякин Н. Н., Гамаюнов С. В., Ускова К. А. Обзор результатов опроса пользователей мобильного приложения «ПроРодинки», используемого для выявления злокачественных новообразований кожи на территории Нижегородской области. ОРГЗДРАВ: Новости. Мнения. Обучение. Вестник ВШОУЗ, 9(4), 107–115 (2023). https://doi.org/10.33029/2411-8621-2023-9-4-107-115Sivodedova N. A., Karjakin N. N., Gamajunov S. V., Uskova K. A. Review of the results of a survey of users of the “ProRodinki” mobile application used to detect malignant skin tumors on the territory of the Nizhny Novgorod region. HEALTHCARE MANAGEMENT: News, Views, Education. Bulletin of VSHOUZ, 9(4), 107–115 (2023). (In Russ.) https://doi.org/10.33029/2411-8621-2023-9-4-107-115Сиводедова Н. А., Карякин Н. Н., Шливко И. Л. Современные методы выявления злокачественных новообразований кожи, включая использование мобильных приложений и искусственного интеллекта: обзор литературы. ОРГЗДРАВ: Новости. Мнения. Обучение. Вестник ВШОУЗ, 10(2), 78–93 (2024). https://doi.org/10.33029/2411-8621-2024-10-2-78-93Sivodedova N. A., Karjakin N. N., Shlivko I. L. Modern methods for detecting malignant skin tumors, including the use of mobile applications and artificial intelligence: literature review. HEALTHCARE MANAGEMENT: News, Views, Education. Bulletin of VSHOUZ, 10(2), 78–93 (2024). (In Russ.) https://doi.org/10.33029/2411-8621-2024-10-2-78-93Ляхова У. А., Ляхов П. А. Мультимодальная ансамблевая нейросетевая система обнаружения рака кожи на основе анализа гетерогенных дерматологических данных. Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления, 20(2), 231–243 (2024). https://doi.org/10.21638/spbu10.2024.208Ljahova U. A., Ljahov P. A. Multimodal ensemble neural network system for skin cancer detection on heterogeneous dermatological data. Vestnik of Saint Petersburg University. Applied Mathematics. Computer Science. Control Processes, 20(2), 231–243 (2024). (In Russ.) https://doi.org/10.21638/spbu10.2024.208Tucci V., Saary J., Doyle T. E. Factors influencing trust in medical artificial intelligence for healthcare professionals: A narrative review. Journal of Medical Artificial Intelligence, 5, 1–13 (2022). https://doi.org/10.21037/jmai-21-25Tucci V., Saary J., Doyle T. E. Factors influencing trust in medical artificial intelligence for healthcare professionals: A narrative review. Journal of Medical Artificial Intelligence, 5, 1–13 (2022). https://doi.org/10.21037/jmai-21-25Никитаев В. Г., Проничев А. А., Нагорнов О. В., Сергеев В. Ю., Круглова Л. С., Отченашенко А. И., Деева О. К. Метод оценки симметрии узора глобул в системах искусственного интеллекта для диагностики новообразований кожи. Измерительная техника, 73(9), 53–60 (2024). https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2024-9-53-60 ; https://elibrary.ru/ckhirmNikitaev V. G., Pronichev A. A., Nagornov O. V., Sergeev V. Yu., Kruglova L. S., Otchenashenko A. I., Deeva O. K. The method for evaluating the symmetry of the globule pattern in artificial intelligence systems for the diagnosis of skin neoplasms. Izmeritel`naya Tekhnika, 73(9), 53–60 (2024). (In Russ.) https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2024-9-53-60 ; https://elibrary.ru/ckhirmКозлов С. В., Неретин Е. Ю., Куколкина В. В. Диагностика меланомы кожи с использованием экспертной системы. Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание, (1), 91 (2014). https://elibrary.ru/tjbhqhKozlov S. V., Neretin E. Yu., Kukolkina V. V. Diagnosis of melanoma by means of the expert system. Journal of New Medical Technologies. eJournal, (1), 91 (2014). (In Russ.) https://elibrary.ru/tjbhqh

The authors declare that there are no conflicts of interest present.