Mga may-akda: 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
Inilathala: Enero 1, 2019
Sa isang pag-aaral tungkol sa katumpakan ng pagsusuri ng 608 sugat sa balat na sinukat gamit ang isang 3D fringe projection scanner sa dalawang ospital sa Europa, natuklasan ang makabuluhang pagkakaiba sa anyo sa pagitan ng mga melanoma (n=60) at benign nevi (n=81), kung saan p<0.001 para sa maraming parameter ng ibabaw kabilang ang ratio ng sukat sa paligid at ratio ng volume sa paligid. Ang isang supervised machine learning classifier na gumagamit ng mga 3D morphological features na ito ay nakamit ang 80.0% sensitivity at 76.7% specificity para sa pagkilala sa pagkakaiba ng melanoma mula sa nevi. Kasama sa populasyon ng pag-aaral ang 194 na sugat na maaaring suriin: 42% benign nevi, 31% melanomas, 9% basal cell carcinomas, 9% non-nevi benign lesions, 6% seborrheic keratosis, at 3% squamous cell carcinomas.
