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
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皮膚鏡検査は、ダーモスコピー^[1]またはエピルミネッセンス顕微鏡検査としても知られ、ダーモスコープを用いて皮膚病変を検査する検査です。これはカメラに似た器具で、皮膚表面の反射に遮られることなく皮膚病変を検査することができます。ダーモスコープは、拡大鏡、光源（偏光または非偏光）、透明プレートで構成され、器具と皮膚の間に液体媒体が入る場合もあります。ダーモスコープは手持ち式であることが多いですが、1回の撮影で全身の画像を撮影できる固定式カメラもあります。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、その器具はデジタルエピルミネッセンスダーモスコープと呼ばれます。その後、画像は自動的に分析され、危険度を示すスコアが与えられます。この技術は、特に黒色腫の診断において、皮膚科医や皮膚がんの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ます。

皮膚鏡には、手持ち式のポータブルタイプと固定式の2つの主なタイプがあります。

手持ち式皮膚鏡は、透過照明光源と拡大鏡（通常は10倍の倍率）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 [1]
• 偏光、接触[2]
• 偏光、非接触 [3]

偏光は皮膚の深部構造を視覚化でき、非偏光は皮膚表面の情報を提供します。最新の皮膚鏡のほとんどでは、医師が 2 つのモードを切り替えることができ、補完的な情報が得られます。また、医師がさまざまなズーム レベルやカラー オーバーレイを使用できるものもあります。

固定式では、全身画像を 1 回のスナップで撮影できます。その後、画像分析アルゴリズムに転送され、人物の 3 次元モデルが生成されます。人物の病変は、人工知能を使用してマークされ、分析されます。

皮膚鏡検査の専門家である医師の場合、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大幅に優れています。^[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 （非メラノーマが良性であると正しく診断される割合）が大幅に向上します。皮膚鏡検査による精度は、肉眼検査と比較して、感度の場合は最大20％、特異度の場合は最大10％向上しました。^{[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ります。^{[6] [7]}

1. 皮膚鏡検査の典型的な用途は、悪性黒色腫の早期発見です（上記参照）
2. デジタル皮膚鏡検査（ビデオ皮膚鏡検査）は、悪性黒色腫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。このような病変の疑わしい変化は切除の適応となります。時間が経っても変化がないように見える皮膚病変は良性であるとみなされます。^{[8] [9]}デジタル皮膚鏡検査の一般的なシステムは、 Fotofinder、Molemax、DermoGenius、Easyscan、HEINEです。
3. 皮膚腫瘍の診断に役立ちます。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には、古典的な皮膚鏡検査による所見があります。^[13]
4. 疥癬やケジラミの診断に役立ちます。皮膚鏡は、皮膚を墨汁で染めることで、疥癬の巣穴の中のダニの位置を特定し、疥癬の巣穴をこすり取る作業を容易にします。ケジラミを拡大することで、見にくい小さな虫を迅速に診断できます。^{[14] [15]}
5. いぼの診断に役立ちます。医師が、いぼの構造を視覚化して、魚の目、たこ、外傷、異物と区別できるようにします。治療の最終段階でいぼを検査することで、いぼの構造が​​視覚化されにくいために治療が途中で中止されることがないようにできます。
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（真菌性頭皮感染症）を円形脱毛症と区別します。^[16]
7. 円形脱毛症^[17]、女性男性型脱毛症^{[18] 、} 単毛症^[19] 、ネザートン症候群[20] 、羊毛状毛症候群^{[21 ]}などの毛髪および頭皮疾患の診断に役立ちます。毛髪および頭皮の皮膚鏡検査は毛髪検査と呼ばれます。^{[22] [23]}
8. 定義が難しい皮膚がんの手術マージンの決定。例としては、ボーエン病、表在性基底細胞がん、悪性黒子などがあります。これらの腫瘍のマージンは非常に不明瞭です。外科医が腫瘍の実際の範囲を正確に特定できるようにすることで、再手術の回数が減ることがよくあります。
9. 黒色白癬と悪性黒色腫または接合部メラノサイト母斑との鑑別^[24]

人工知能は、良性と悪性（がん性）の病変を自動的に区別するために使用されます。^[25]現代のソフトウェア技術により、このプロセスを支援するデータベースの使用が可能になりました。^{[26] [27]}患者は、病変の写真がアーカイブとして機能するデータベースに保存され、人工知能プログラムが新しく撮影された写真を比較できるようにすることに同意します。次に、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与えられ、それがどれほど危険で悪性病変である可能性が高いかを示します。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。

1 つの制限は、病変が記録される患者がそれほど多くないため、サンプル サイズが AI に必要なサイズに比べて非常に小さいことです。

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ています。次に、AIはサンプルが合成サンプルからのものか、実際のデータセットからのものか区別する必要があります。AIは、出力を偽物と予測する確率を最小限に抑えると同時に、本物のサンプルと偽物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・クリストフォラス・コルハウスによって始まり、1878年にエルンスト・アッベによって浸漬油が追加されて改良されました。^[29]ドイツの皮膚科医ヨハン・サフィアは、機器に内蔵光源を追加しました。レオン・ゴールドマンは、「ダーマスコピー」という用語を作り出し、皮膚の色素性病変を評価するためにダーマトスコープを使用した最初の皮膚科医でした。

1989年、ミュンヘンのルートヴィヒ・マクシミリアン大学の皮膚科医らが、皮膚鏡検査用の新しい機器を開発した。オットー・ブラウン・ファルコ教授率いる医師団は、医療機器メーカーのハイネ・オプトテクニック社と共同で、手持ち式でハロゲンランプで照らされた皮膚鏡を開発した。また、10倍の倍率を持つアクロマートレンズも備えていた。光の反射を抑えるため、患部は浸漬油で覆われた。この皮膚鏡は、色素沈着した皮膚病変をより迅速かつ容易に診断するのに役立った。このアプローチは、ミュンヘン大学皮膚科およびアレルギー科のウィルヘルム・シュトルツらによって確認され、「ランセット」（1989年）に掲載された。^[30]

ウィーン医科大学では、交差偏光に基づく皮膚鏡が発明され、特許を取得しました。この方法論は、MoleMaxデバイスやFotoFinderなどのデジタル皮膚鏡にも使用されています。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が、初の偏光ハンドヘルド皮膚鏡であるDermLiteを発表しました。偏光照明と交差偏光ビューアを組み合わせることで、（偏光された）皮膚表面の反射が低減されるため、浸液を使用せずに皮膚構造（偏光解消された光）を視覚化できます。医師は、各病変を検査する前に立ち止まって皮膚に浸油、アルコール、または水を塗布する必要がなくなるため、複数の病変の検査がより便利になります。偏光皮膚鏡の販売により、世界中の医師の間で皮膚鏡検査の人気が高まりました。偏光皮膚鏡によって生成される画像は、従来の皮膚接触ガラス皮膚鏡によって生成される画像とは若干異なりますが、ガラス接触プレートによる皮膚の圧迫によって血管パターンが見逃される可能性がないなどの利点があります。^[31]

かなり標準化された画像と、臨床皮膚科学に比べて診断の数が限られていることから、皮膚鏡画像は自動医療画像解析の関心の中心となった。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たが^{[32] [33] 、HAM10000 [34]}などの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った。後者のアプローチは、現在、大規模/国際的、^{[35] [36] [37] [38]}および小規模/ローカルな試験で人間レベルの精度の実験的証拠を示しているが^{[39] [40] [41]}、この適用には異論がないわけではない。^{[42] [43]}

全身キャプチャ

• 患者は全身撮影のために指定された場所に立ち、その後WB360 ^[44]などの装置がすべてのカメラを同時に起動し、1回の動作で患者の全身のスナップショットを撮影します。
• 次に、カメラは写真をバックエンド 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 次元レンダリングが生成されます。
• 3 次元モデルは、多くの場合、デバイスが提供するアプリケーションで表示できます。
• 最新のソフトウェア^[45]のほとんどは、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。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用に用意されたリストで、患者の興味のある病変を自由に確認できるようになります。
• 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特定の病変に単一の病変のクローズアップ ショットを追加して、画質を向上させることもできます。多くの場合、看護師は 3 次元モデルによって提供されるすべての病変を調べ、疑わしい病変や悪性病変と思われる病変のクローズアップを撮影します。

• HAM10000データセット
• 皮膚鏡画像アーカイブ (ISIC-Archive)
• 皮膚鏡画像ブログ
• ダーモスコープディア ウィキ