皮膚鏡検査

皮膚鏡検査
浸漬油皮膚鏡
専門	皮膚科
メッシュ	D046169

皮膚鏡検査は、古代ギリシャ語のδέρμα ( dérma )「皮膚」と σκοπέω ( skopéō )「見る」に由来し、皮膚鏡検査^{[ 1 ]}またはエピルミネッセンス顕微鏡検査とも呼ばれ、皮膚鏡を用いて皮膚病変を検査するものです。皮膚鏡は、皮膚表面の反射に邪魔されることなく皮膚病変を検査できるようにするためのカメラに似たツールです。皮膚鏡は、拡大鏡、光源（偏光または非偏光）、透明板、そして場合によっては機器と皮膚の間の液体媒体で構成されています。皮膚鏡は多くの場合手持ち式ですが、全身画像を一度に撮影できる据え置き型のカメラもあります。画像やビデオクリップがデジタルで撮影または処理される場合、その機器はデジタルエピルミネッセンス皮膚鏡と呼ばれることがあります。その後、画像は自動的に分析され、危険度を示すスコアが付けられます。この技術は、皮膚科医や皮膚がん専門医が良性病変と悪性（がん性）病変を区別するのに役立ち、特にメラノーマの診断において有用である。

皮膚鏡には、主に手持ち式の携帯型と据え置き型の2種類がある。

手持ち式皮膚鏡は、透過照明光源と拡大光学系（通常は10倍）で構成されています。皮膚鏡検査には主に3つのモードがあります。^{[ 2 ]}

• 非偏光、接触
• 偏光、接触
• 偏光、非接触

偏光を用いることで皮膚の深部構造を視覚化できる一方、非偏光を用いることで皮膚の表面に関する情報を得ることができます。最新の皮膚鏡の多くは、医師がこれら2つのモードを切り替えることができ、互いに補完的な情報を得ることができます。また、ズームレベルやカラーオーバーレイ機能を備えた機種もあります。

固定式のカメラでは、全身画像を一度に撮影できます。撮影された画像は画像解析アルゴリズムに送られ、人物の3次元モデルが生成されます。人物の病変部は人工知能を用いてマーキングされ、解析されます。

皮膚鏡検査の専門家である医師によるメラノーマの診断精度は、専門的な訓練を受けていない医師よりも著しく優れている。^{[ 3 ]} そのため、 肉眼検査と比較して、感度（メラノーマの検出）と特異度（非メラノーマを良性と正しく診断する割合）の両方が大幅に向上する。皮膚鏡検査による精度は、肉眼検査 と比較して、感度で最大20%、特異度で最大10%向上した。^{[ 4 ] [ 5 ]} 皮膚鏡検査を使用することで特異度が向上し、良性病変の不必要な外科的切除の頻度が減少する。^{[ 6 ] [ 7 ]}

1. 皮膚鏡検査の典型的な用途は、メラノーマの早期発見である（上記参照）。
2. デジタル皮膚鏡検査（ビデオ皮膚鏡検査）は、メラノーマが疑われる皮膚病変のモニタリングに使用されます。デジタル皮膚鏡検査の画像は保存され、患者の次回の診察時に取得された画像と比較されます。このような病変に疑わしい変化が見られる場合は、切除の適応となります。時間の経過とともに変化が​​見られない皮膚病変は良性であると考えられます。^{[ 8 ] [ 9 ]}デジタル皮膚鏡検査の一般的なシステムには、Fotofinder、Molemax、DermoGenius、Easyscan、HEINEなどがあります。
3. ^{基底細胞癌[ 10 ]} 、扁平上皮癌^{[ 11 ]} 、円柱腫^{[ 12 ]}、皮膚線維腫、血管腫、脂漏性角化症、その他多くの一般的な皮膚腫瘍の診断に役立ちます。これらの腫瘍は、古典的な皮膚鏡所見を示します。^{[ 13 ]}
4. 疥癬と陰毛ジラミの診断に役立ちます。皮膚を墨汁で染色することで、皮膚鏡は疥癬トンネル内のダニの位置を特定し、疥癬トンネルの掻爬を容易にします。陰毛ジラミを拡大することで、見えにくい小さな昆虫の迅速な診断が可能になります。^{[ 14 ] [ 15 ]}
5. いぼの診断に役立ちます。医師がいぼの構造を視覚的に確認することで、いぼをたこ、胼胝、外傷、異物などと区別することができます。また、治療後期のいぼを検査することで、いぼの構造が​​視覚的に確認しにくいために治療が途中で中止されることを防ぎます。
6. 真菌感染症の診断に役立ちます。「黒点」白癬、または頭部白癬（頭皮の真菌感染症）を円形脱毛症と区別す​​るため。^{[ 16 ]}
7. ^{円形脱毛症[ 17 ]} 、女性アンドロゲン性脱毛症^{[ 18 ]} 、連珠毛^{[ 19 ]} 、ネザートン症候群^{[ 20} ] 、および羊毛症候群^{[ 21 ]}などの毛髪および頭皮疾患の診断に役立ちます。毛髪および頭皮のダーモスコピーはトリコスコピー^と呼ばれます。^{[ 22 ] [ 23 ]}
8. 境界が不明瞭な皮膚がんの外科的切除範囲の決定。例としては、ボーエン病、表在性基底細胞癌、悪性黒子などが挙げられる。これらの腫瘍は境界が非常に不明瞭である。外科医が腫瘍の真の広がりを正確に特定できるようにすることで、再手術の回数を減らすことができる。
9. 黒色白斑とメラノーマまたは接合部黒色母斑の鑑別。^{[ 24 ]}

人工知能は、良性病変と悪性（癌）病変を自動的に区別するために使用されます。^{[ 25 ]}最新のソフトウェア技術により、データベースを使用してこのプロセスを支援することができます。^{[ 26 ] [ 27 ]}患者は、病変の写真をアーカイブとして機能するデータベースに保存することに同意します。これにより、人工知能プログラムが新しく撮影された写真と比較できるようになります。プログラムは、新しい画像の主要な特徴を、良性病変と悪性病変の既知の特徴と比較します。多くの場合、特定の病変にスコアが付けられ、悪性病変である可能性と危険性が示されます。その後、皮膚科医によるさらなる検査のためにフラグが立てられます。これにより、診断プロセスが迅速化されます。

一つの制約は、病変が記録される患者が少ないため、AIが必要とするサンプルサイズに比べてサンプルサイズが極めて小さいことである。

提案されている解決策には、アルゴリズムを改善するために皮膚病変の合成画像を生成することが含まれます。次に、AI はサンプルが合成サンプルから来たのか、実際のデータセットから来たのかを区別する必要があります。出力が偽物であると予測する確率を最小限に抑えつつ、実際のサンプルと偽のサンプルを正しく区別する確率を最大化する必要があります。^{[ 28 ]}

皮膚表面顕微鏡検査は1663年にヨハン・クリストフォロス・コルハウスによって開始され、1878年にエルンスト・アッベによって浸漬油が追加され改良された。^{[ 29 ]}ドイツの皮膚科医ヨハン・サフィアは、装置に内蔵光源を追加した。レオン・ゴールドマンは、「ダーマスコピー」という用語を造語し、皮膚鏡を用いて色素性皮膚病変を評価した最初の皮膚科医である。

1989年、ミュンヘン大学（LMU）の皮膚科医が新しい皮膚鏡検査装置を開発しました。オットー・ブラウン＝ファルコ教授率いる医師チームが医療機器メーカーのハイネ・オプトテクニーク社と共同で、手持ち式でハロゲンランプで照明する皮膚鏡を開発しました。この皮膚鏡には10倍の倍率を持つ無色収差レンズも搭載されていました。光の反射を減らすため、病変部は浸漬油で覆われました。この皮膚鏡は、色素性皮膚病変の診断をより迅速かつ容易にするのに役立ちました。この方法は、ミュンヘン大学皮膚科・アレルギー科のヴィルヘルム・シュトルツらによって確認され、「ランセット」（1989年）に掲載されました。^{[ 30 ]}

ウィーン医科大学では、交差偏光を利用した皮膚鏡が発明され特許を取得しました。この方法は、MoleMaxやFotoFinderなどのデジタル皮膚鏡にも応用されています。その後、2001年にカリフォルニアの医療機器メーカーである3Gen社が、初の偏光式携帯型皮膚鏡であるDermLiteを発表しました。偏光照明と交差偏光ビューアーを組み合わせることで、皮膚表面の（偏光）反射を低減し、浸漬液を使用せずに皮膚構造（そこから発せられる光は偏光が解除される）を可視化できます。これにより、医師は病変を検査するたびに皮膚に浸漬油、アルコール、または水を塗布する必要がなくなり、複数の病変の検査がより容易になりました。偏光皮膚鏡の販売開始に伴い、皮膚鏡検査は世界中の医師の間で人気が高まりました。偏光皮膚鏡で得られる画像は、従来の皮膚接触型ガラス皮膚鏡で得られる画像とは若干異なりますが、ガラス接触板による皮膚の圧迫によって血管パターンが見落とされる可能性がないなど、いくつかの利点があります。^{[ 31 ]}

臨床皮膚科と比較して、画像がかなり標準化されており、診断の数が限られているため、皮膚鏡画像は自動医療画像解析の関心の中心となりました。過去数十年間、コンピュータビジョンアルゴリズムとハードウェアベースの方法が使用されてきましたが^{[ 32 ] [ 33 ]、 HAM10000 [ 34 ]}のような大規模な標準化された公開画像コレクションにより、畳み込みニューラルネットワークの適用が可能になりました。後者のアプローチは、現在、大規模/国際的な^{[ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ]}および小規模/ローカルの試験^{[ 39 ] [ 40 ] [ 41 ]}で人間レベルの精度の実験的証拠を示していますが、この適用には議論がないわけではありません。^{[ 42 ] [ 43 ]}

全身撮影

• 患者は全身イメージングのために指定された場所に立つ。その後、WB360 ^{[ 44 ]}などのデバイスがすべてのカメラを同時に作動させ、1回の動作で患者の全身のスナップショットを撮影する。
• カメラはその後、撮影した画像をバックエンドソフトウェアに送信し、そこでコンパイルされて患者の3次元レンダリング画像が生成される。
• この3次元モデルは、多くの場合、デバイスに付属のアプリケーションで表示できます。
• ほとんどの最新ソフトウェア^{[ 45 ]}は、コンピュータビジョンアルゴリズムとニューラルネットワークを使用して、患者の体にある各病変を自動的に検出して分析します。その後、病変のリストが提供され、医師や看護師は、レンダリングされたモデル上またはナビゲーションしやすいようにすぐに提供されるリストで、患者の関心のある病変を自由に確認できます。
• 最新のソフトウェアのほとんどでは、通常の皮膚鏡検査で撮影した病変のクローズアップ画像を特定の病変に追加して、画質を向上させることができます。多くの場合、看護師は3Dモデルで提供されるすべての病変を確認し、疑わしい、または悪性と思われる病変のクローズアップ画像を撮影します。

• HAM10000データセット
• 皮膚鏡画像アーカイブ（ISICアーカイブ）
• 皮膚鏡画像ブログ
• 皮膚鏡検査ウィキ