Autores: Ares Rodríguez, Miguel, Burgos Fernández, Francisco Javier, Espinar Martínez, Daniel, Malvehy Guilera, José, Pellacani, Giovanni, Puig, Susana, Rey Barroso, Laura, Royo Royo, Santiago, Sicília Armengol, Natàlia, Vilaseca Ricart, Meritxell
Publicado: 1 de janeiro de 2019
Num estudo sobre a precisão do diagnóstico de 608 lesões cutâneas, avaliadas com um scanner de projeção de franjas 3D em dois hospitais europeus, foram encontradas diferenças morfológicas significativas entre os melanomas (n=60) e os nevos benignos (n=81), com p<0,001 para múltiplos parâmetros de superfície, incluindo a razão entre a área e o perímetro e a razão entre o volume e o perímetro. Um classificador de aprendizagem automática supervisionado, que utilizou estas características morfológicas 3D, alcançou uma sensibilidade de 80,0% e uma especificidade de 76,7% para distinguir os melanomas dos nevos. A população do estudo incluiu 194 lesões passíveis de análise: 42% eram nevos benignos, 31% melanomas, 9% carcinomas basocelulares, 9% lesões benignas não neviformes, 6% queratoses seborreicas e 3% carcinomas espinocelulares.
