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World File Search System皮肤癌
研究文章增强皮肤癌分类...
背景：皮肤癌诊断对皮肤科医生来说是一个挑战，因为其在诊断类别之间具有复杂的视觉差异。卷积神经网络 (CNN)，特别是 Efficient Net B0-B7 系列，在多类皮肤癌分类中表现出了优越性。本研究通过展示专为 Efficient Net 模型设计的定制预处理流程来解决视觉检查的局限性。该研究利用具有预训练 ImageNet 权重的迁移学习，旨在提高不平衡多类分类环境中的诊断准确性。方法：本研究开发了一种专门的图像预处理流程，包括图像缩放、数据集增强和伪影去除，以适应 Efficient Net 模型的细微差别。使用 Efficient Net B0-B7 数据集，迁移学习对具有预训练 ImageNet 权重的 CNN 进行微调。严格的评估采用精确度、召回率、准确度、F1 分数和混淆矩阵等关键指标来评估迁移学习和微调对每个 Efficient Net 变体在对不同皮肤癌类别进行分类时的表现的影响。结果：该研究展示了为 Efficient Net 模型量身定制的预处理流程的有效性。迁移学习和微调显著增强了模型辨别不同皮肤癌类别的能力。对八个 Efficient Net 模型 (B0-B7) 进行皮肤癌分类的评估揭示了不同癌症类别之间的不同性能模式。虽然占多数的类别良性角化病实现了高精度 (>87%)，但在准确分类湿疹类别方面存在挑战。黑色素瘤尽管只占少数 (占图像的 2.42%)，但在所有模型中的平均精度为 80.51%。然而，在预测疣软疣 (90.7%) 和牛皮癣 (84.2%) 实例时，观察到的性能不佳，这凸显了需要有针对性地改进以准确识别特定皮肤癌类型。结论：皮肤癌分类研究利用 EfficientNets B0-B7 和从 ImageNet 权重进行迁移学习。 EfficientNet-B7 的性能达到了巅峰，实现了突破性的 84.4% 的 top-1 准确率和 97.1% 的 top-5 准确率。它非常高效，比领先的 CNN 小 8.4 倍。通过混淆矩阵进行的详细每类分类准确率证实了它的熟练程度，表明 EfficientNets 在精确的皮肤病学图像分析方面具有潜力。
使用高效网络体系结构的皮肤癌分类
皮肤癌是全球最常见的致命疾病之一。因此，皮肤癌的分类变得越来越重要，因为在皮肤癌的早期治疗更加有效。本研究的重点是使用效率网络结构的三种常见皮肤癌类型的皮肤癌分类，即基底细胞癌（BCC），鳞状细胞癌（SCC）和黑色素瘤。数据集进行了预处理，并且在以后的阶段合并之前，数据集中的每个图像都调整为256×256像素。然后，我们训练从EfficityNet-B0到EditiveNet-B7开始的所有类型的效率网络，并比较其性能。基于测试结果，所有受过训练的有效网络模型都能够在皮肤癌分类中产生良好的准确性，精度，回忆和F1得分。尤其是，我们设计的有效网络B4模型可实现79.69％的精度，81.67％的精度，76.56％的召回率，而79.03％的F1得分是最高的。这些结果证实，可以利用有效网络结构对皮肤癌进行分类。
黑色素瘤/皮肤癌
Axel Hauschild、Reinhard Dummer、Mario Santinami、Victoria Atkinson、Mario Mandala、Barbara Merelli、Vanna Chiarion-Sileni、Andrew Mark Haydon、Jacob Schachter、Dirk Schadendorf、Thierry Lesimple、Elizabeth Ruth Plummer、James Larkin、Monique Tan、Sachin Bajirao Adnaik、Paul Burgess、Tarveen Jandoo、Georgina V. Long；德国基尔校区大学医院 (UKSH) 皮肤病学系；瑞士苏黎世苏黎世大学医院皮肤癌中心；意大利米兰 IRCCS 基金会 - 国家肿瘤研究所 (INT)；澳大利亚昆士兰州伍伦加巴昆士兰大学加里波利医学研究基金会亚历山大公主医院；意大利贝加莫 Papa Giovanni XXIII 癌症中心医院；意大利贝加莫 Papa Giovanni XXIII 癌症中心医院肿瘤学和血液学部肿瘤内科；意大利帕多瓦威尼托肿瘤研究所 IOV-IRCCS 肿瘤学 2；澳大利亚维多利亚州梅尔本阿尔弗雷德医院；以色列拉马特甘泰勒哈绍默 Chaim Sheba 医疗中心；德国海德堡埃森大学医院和德国癌症联盟；法国雷恩 Eug`ene Marquis 中心肿瘤内科；英国纽卡斯尔弗里曼医院和纽卡斯尔大学北方癌症护理中心；英国伦敦皇家马斯登医院 NHS 基金会；新泽西州东汉诺威诺华制药公司；印度海得拉巴诺华医疗保健私人有限公司；瑞士巴塞尔诺华制药公司；澳大利亚黑色素瘤研究所、悉尼大学、皇家北岸医院和 Mater 医院，澳大利亚新南威尔士州悉尼
doi：10.31557/apjcp.2024.25.3.1053非黑色素瘤皮肤癌的地理空间模式与伊朗的气候变化有关
恶性黑色素瘤（MM）和非黑色素瘤皮肤癌（NMSC）代表了两种主要类型的皮肤癌。NMSC由基底细胞癌（BCC），鳞状细胞癌（SCC）和Bowen病组成。NMSC和MM均显示出有关发病率的增加[1，2]。除了各种因素，例如家庭或个人病史，免疫系统弱化和苍白的肤色外，这种疾病的患病率还取决于环境因素。长时间暴露于紫外线辐射是皮肤癌最重要的环境风险因素[3-8]。基于主要的流行病学证据，太阳辐射在皮肤癌的发展中起着至关重要的作用。环境研究进一步表明，该癌症的患病率与纬度和高度的变化有关[9]。根据这些研究，皮肤癌的发生率往往会在较低的纬度和较高的高度下增加。此外，有证据表明，户外活动，增加对紫外线辐射的暴露以及阳光总小时也会导致皮肤癌的发生率[10]。在这方面，各种类型的皮肤癌与环境条件和紫外线（UV）辐射的水平显着相关[11]。
国家皮肤癌预防计划 2023-2026 年 - ...
向 RCSI - 3 年级药学学生提供皮肤癌预防教育 推广 NCCP 关于 HSEland 的皮肤保护模块 5 月份在爱尔兰黑色素瘤论坛上向皮肤癌护士介绍了国家皮肤癌预防计划。 向皮肤癌护士提供 SunSmart 挂绳，用于推广皮肤癌预防电子学习模块，作为医院计划的宣传日的一部分 NCCP 为 PHN 儿童健康评估手册提供了关于防晒的更新文本 塔拉格特护理教育包括有关皮肤癌预防的信息 在 HSE Talking Health and Wellbeing 播客中讨论了皮肤癌预防 在 Kilbarrack 初级保健中心和公共等候区重点展示 SunSmart 海报和信息视频
社论：治疗晚期黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌的新策略
皮肤恶性肿瘤分为黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌（1）。皮肤黑色素瘤造成皮肤癌的大部分死亡，其生存率取决于诊断时肿瘤阶段，这取决于肿瘤深度（Breslow）以及淋巴结的参与或远处转移（2）。非黑色素瘤皮肤癌包括一组异质性恶性肿瘤，包括基底细胞癌（BCC），皮肤鳞状细胞癌（SCC），默克尔细胞癌和皮肤辅助肿瘤（3）。尽管与非黑色素瘤皮肤癌有关的死亡率很低，但由于发病率很高，但死亡人数的绝对数量与黑色素瘤相当（2，3）。在大多数情况下，这些肿瘤作为局部肿瘤存在，并接受了治疗手术或放射疗法的治疗，但是它们也可以在晚期或转移阶段出现，因此需要全身治疗。在过去十年中，随着免疫疗法和靶向疗法的发展，治疗景观最近扩大了。因此，本研究主题中提供的有关先进皮肤恶性肿瘤管理的尖端主题的更新对读者的视角很有帮助。在全球范围内，手术是皮肤癌治疗的中流tay柱。然而，手术的应用有时是具有挑战性的，例如在肿瘤上，在肿瘤上，非常高级的肿瘤或肿瘤定义较差的临床边缘（4）。在这种情况下，MOHS显微照片手术代表了确保免费切除边缘的完整切除的最佳方式（5）。）。但是，该技术受高成本的限制。Surmanowicz等。报道了Mu-oul-Nectrique Micrograhing手术（MTMS）的效率和安全性，这是一种替代显微照片技术，其中使用副材料的病理学家在术后对整个切除的边缘进行了评估。作者报告了MTMS接近后没有肿瘤复发的病例（Surmanowicz等人在局部晚期肿瘤中，手术可能非常复杂甚至是不可能的。对皮肤癌发病机理的最新知识导致了选择性和有效药物的发展。在这种情况下，Rubatto等。of toppective报告了晚期黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌的经典策略和新策略。关于非黑色素瘤
牛皮癣和银屑病关节炎患者的黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌的风险：有针对性疗法治疗：系统评价和荟萃分析
摘要：靶向疗法代表了慢性皮肤疾病（如牛皮癣）治疗的主要进步。先前的研究表明，接受TNF-α抑制剂的患者患黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌（NMSC）的风险增加，但与新生物学相关的风险（IL-12/23抑制剂IL-23抑制剂，IL-23抑制剂，IL-17抑制剂），IL-17抑制剂，IL-17抑制剂）和Janus Kinase（Jak）（JAK）（JANUS KINASE）（JAK）（jak）（JANUS KINASE）（JAK）仍然不知所措。使用系统的和荟萃分析的方法，我们旨在总结有关靶向疗法治疗的患者皮肤癌风险的当前可用文献。搜索Medline/PubMed，Embase，Science和Cochrane图书馆数据库，以发现牛皮癣患者的黑色素瘤和NMSC的发病率（IR）和用生物学治疗的牛皮癣患者或NMSC的发病率（IR）。19个研究纳入了总共13,739名患者的分析中。每100个PYS的黑色素瘤的总体IR为0.08（95％CI，0.05-0.15），NMSC的总IR为0.45（95％CI，0.33-0.61）每100 PYS。在用IL-17抑制剂，IL-23抑制剂和JAK抑制剂治疗的患者中，黑色素瘤的IRS相当，而接受JAK抑制剂治疗的患者的NMSC的IRS比使用生物学治疗的患者更高。需要长期的队列研究，以可靠地评估与新颖的靶向疗法相关的风险。
二肽基肽酶4抑制剂和2型糖尿病患者的皮肤癌风险：英国基于人群的同类研究
摘要简介二肽基肽酶4（DPP-4）酶显着影响皮肤中的致癌途径。本研究的目的是确定与磺酰氟烷相比，DPP-4抑制剂是否与黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌的发生率有关。使用英国临床实践研究数据链接的研究设计和方法，我们为从2007年到2019年的每个皮肤癌结果组装了两个新用户的主动比较人群。对于黑色素瘤，该队列包括96 739 DPP-4抑制剂使用者和209 341个磺酰尿素使用者，以及96 411 DPP-4抑制剂使用者和208 626个非黑色素瘤皮肤癌的磺酰脲使用者。倾向得分精细分层加权的COX比例危害模型用于估计具有95％置信区间的危害比（HRS）（黑色素瘤和非黑色素瘤皮肤癌的CIS）。总体而言，与磺酰氟烷相比，DPP-4抑制剂与黑色素瘤的风险降低了23％（分别为49.7 vs 65.3人，分别为每100000人； HR 0.77，95％CI 0.61至0.96）。随着累积使用持续时间的增加，HR逐渐降低（0 - 2年HR 1.14，95％CI 0.84至1.54; 2.1 - 5年HR 0.44，95％CI 0.29至0.66;> 5年HR 0.33，95％CI 0.14至0.14至0.74）。相比之下，与磺酰氟菌相比（分别为448.1 vs 426.1每100000人年； HR 1.06，95％CI 0.98至1.15）相比，这些药物与非黑色素瘤皮肤癌的发生无关。在这项基于人群的大型队列研究中得出的结论是DPP-4的抑制剂与磺氟脲相比，与黑色素瘤的风险降低有关，但非黑色素瘤皮肤癌的风险降低了。
使用 VGG16 架构的迁移学习进行皮肤癌分类（Kaggle 数据集案例研究）
皮肤癌是一种严重且可能危及生命的疾病，影响着全球数百万人。早期发现和准确诊断对于成功治疗和改善患者预后至关重要。近年来，深度学习已成为医学图像分析的有力工具，包括皮肤癌的诊断。使用深度学习诊断皮肤癌的重要性在于它能够快速准确地分析大量数据。这可以帮助医生就患者护理做出更明智的决定并改善整体结果。此外，可以训练深度学习模型来识别人眼可能无法看到的细微模式和特征，从而实现更早的发现和更有效的治疗。本研究使用预先训练的视觉几何组 16 (VGG16) 架构对皮肤癌图像进行分类，并将图像转换为其他色阶，称为：1) 色相饱和度值 (HSV)、2) YCbCr、3) 灰度以供评估。结果表明，在现场条件下使用 RGB 和 YCbCr 图像创建的数据集很有前景，分类准确率为 84.242%。还用其他流行的架构对数据集进行了评估和比较。分析了 VGG16 对每个色阶图像的性能。此外，还从不同的层中提取了特征参数。用 VGG16 感受提取的层，以评估特征参数对疾病进行分类的能力。