Классификация кожных болезней: Болезни кожи лица

Глава 2. Классификация основных кожных болезней

Читайте также

8. Примерные нормы основных продуктов питания и рацион

8. Примерные нормы основных продуктов питания и рацион Несложные вычисления позволяют рассчитать дневной рацион для каждой кошки. По мнению специалистов, энергетический баланс дневной нормы потребления продуктов питания не должен превышать: – для котенка – 838 кДж;

9. Профилактика и лечение основных заболеваний

9. Профилактика и лечение основных заболеваний Владельцы домашних кошек должны иметь представление о самых необходимых мерах профилактики и борьбы с различными заболеваниями. Правильное питание и тщательный уход за домашним питомцем также помогут сохранить его

5. Признаки основных заболеваний, оказание первой помощи и профилактика болезней собак

5. Признаки основных заболеваний, оказание первой помощи и профилактика болезней собак Проводить занятия по дрессировке и тренировке или работать в производственных условиях можно только со здоровой собакой.Общие признаки заболевания собакЗаболевания собаки можно

9. Профилактика и лечение основных заболеваний

9. Профилактика и лечение основных заболеваний Владельцы домашних кошек должны иметь представление о самых необходимых мерах профилактики и борьбы с различными заболеваниями. Правильное питание и тщательный уход за домашним питомцем также помогут сохранить его

Классификация болезней

Классификация болезней Болезни у попугайчиков принято разделять на незаразные, инвазионные (паразитарные) и

ПРИМЕРНЫЕ НОРМЫ ПОТРЕБЛЕНИЯ КОШКАМИ ОСНОВНЫХ ПРОДУКТОВ ПИТАНИЯ

ПРИМЕРНЫЕ НОРМЫ ПОТРЕБЛЕНИЯ КОШКАМИ ОСНОВНЫХ ПРОДУКТОВ ПИТАНИЯ Несложные вычисления позволяют рассчитать дневной рацион корма для каждой кошки. По мнению специалистов, энергетический баланс дневной нормы потребления продуктов питания не должен превышать:1) для

Диагностика болезней

Диагностика болезней Далеко не всегда причиной изменения поведения русского спаниеля является какое-либо заболевание, однако не стоит терять бдительность. Следует регулярно внимательно осматривать животное и при обнаружении любых симптомов заболевания отвезти

Распределение кожных желез по корпусу собаки

Распределение кожных желез по корпусу собаки В некоторых участках тела кожные железы увеличены и функционируют более интенсивно. В их сумках всегда присутствует микрофлора, разлагающая жирные кислоты секрета и имеющая строго индивидуальный, специфический состав. Она в

Глава 3. Классификация и породы голубей

Глава 3. Классификация и породы голубей Всего в мире насчитывается свыше 800 разновидностей одомашненных голубей, из них около 200 пород разводятся на территории бывшего Советского Союза.Все эти голуби отличаются друг от друга размерами, цветом оперения, летными качествами

Выработка у собаки условных рефлексов и отработка навыков исполнения основных команд дрессировщика

Выработка у собаки условных рефлексов и отработка навыков исполнения основных команд дрессировщика Команда «ко мне!». На команду «ко мне!», а также на соответствующий жест дрессировщика у собаки вырабатывают навык быстро и безотказно при любых условиях подходить к

Классификация болезней аквариумных рыб

Классификация болезней аквариумных рыб Болезни рыб в зависимости от причин, их вызывающих (этиологии), подразделяют на незаразные, инфекционные и инвазионные. Незаразными называют болезни, вызываемые механическими, физическими и химическими факторами внешней среды;

Глава III. Методы диагностики болезней рыб

Глава III. Методы диагностики болезней рыб Сотрудничество с московскими клубами аквариумистов и многими любителями экзотических рыб показало, что заразные и незаразные болезни имеют широкое распространение в комнатных водоемах и довольно часто приводят к массовой

Глава V. Профилактика болезней рыб

Глава V. Профилактика болезней рыб Во всех книгах по аквариумному рыбоводству большое внимание уделяется профилактике болезней рыб. Это понятно, так как если из всех незаразных болезней, описанных в книге, только три неизлечимы, то для половины заразных болезней не

КЛАСС XII БОЛЕЗНИ КОЖИ И ПОДКОЖНОЙ КЛЕТЧАТКИ (L00-L99) «МЕЖДУНАРОДНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ БОЛЕЗНЕЙ (МКБ-10)» (утв. Приказом Минздрава РФ от 27.05.97 N 170) (Часть I)

L20	Атопический дерматит
	Исключено: ограниченный нейродерматит (L28.0)
	L20.0 Почесуха Бенье
	L20.8 Другие атопические дерматиты
	L20.9 Атопический дерматит неуточненный
L21	Себорейный дерматит
	Исключено: инфекционный дерматит (L30.3)
	L21.0 Себорея головы
	L21.1 Себорейный детский дерматит
	L21.8 Другой себорейный дерматит
	L21.9 Себорейный дерматит неуточненный
L22	Пеленочный дерматит
L23	Аллергический контактный дерматит
	Включено: аллергическая контактная экзема
	Исключено:
	аллергия БДУ (T78.4)
	болезни кожи и подкожной клетчатки, связанные с воздействием из лучения (L55-L59)
	дерматит:
	— БДУ (L30.9)
	— века (H01.1)
	— вызванный веществами, принятыми внутрь (L27.-)
	— контактный БДУ (L25.9)
	— пеленочный (L22)
	— периоральный (L71.0)
	— простой раздражительный [irritant] контактный (L24.-)
	экзема наружного уха (H60.5)
	L23.0 Аллергический контактный дерматит, вызванный металлами
	L23.1 Аллергический контактный дерматит, вызванный клейкими веществами
	L23.2 Аллергический контактный дерматит, вызванный косметическими средствами
	L23.3 Аллергический контактный дерматит, вызванный лекарственными средствами при их контакте с кожей
	При необходимости идентифицировать лекарственное средство используют дополнительный код внешних причин (класс XX).
	Исключено:
	аллергия БДУ, вызванная лекарственными средствами (T88.7)
	дерматит, вызванный приемом лекарственных средств (L27.0-L27.1)
	L23.4 Аллергический контактный дерматит, вызванный красителями
	L23.5 Аллергический контактный дерматит, вызванный другими химическими веществами
	L23.6 Аллергический контактный дерматит, вызванный пищевыми продуктами при их контакте с кожей
	Исключено: дерматит, вызванный съеденной пищей (L27.2)
	L23.7 Аллергический контактный дерматит, вызванный растениями, кроме пищевых
	L23.8 Аллергический контактный дерматит, вызванный другими веществами
	L23.9 Аллергический контактный дерматит, причина не уточнена
L24	Простой раздражительный [irritant] контактный дерматит
	Включено: простая раздражительная [irritant] контактная экзема
	Исключено:
	аллергия БДУ (T78.4)
	болезни кожи и подкожной клетчатки, связанные с воздействием из лучения (L55-L59)
	дерматит:
	— БДУ (L30.9)
	— аллергический контактный (L23.-)
	— века (H01.1)
	— вызванный веществами, принятыми внутрь (L27.-)
	— контактный БДУ (L25.9)
	— пеленочный (L22)
	— периоральный (L71.0)
	экзема наружного уха (H60.5)
	L24.0 Простой раздражительный контактный дерматит, вызванный моющими средствами
	L24.1 Простой раздражительный контактный дерматит, вызванный маслами и смазочными материалами
	L24.2 Простой раздражительный контактный дерматит, вызванный растворителями
	L24.3 Простой раздражительный контактный дерматит, вызванный косметическими средствами
	L24.4 Раздражительный контактный дерматит, вызванный лекарственными средствами при их контакте с кожей
	При необходимости идентифицировать лекарственное средство используют дополнительный код внешних причин (класс XX).
	Исключено:
	аллергия БДУ, вызванная лекарственными средствами (T88.7)
	дерматит, вызванный приемом лекарственных средств (L27.0-L27.1)
	L24.5 Простой раздражительный контактный дерматит, вызванный другими химическими веществами
	L24.6 Простой раздражительный контактный дерматит, вызванный пищевыми продуктами при их контакте с кожей
	Исключено: дерматит, вызванный съеденной пищей (L27.2)
	L24.7 Простой раздражительный контактный дерматит, вызванный растениями, кроме пищевых
	L24.8 Простой раздражительный контактный дерматит, вызванный другими веществами
	L24.9 Простой раздражительный контактный дерматит, причина неуточнена
L25	Контактный дерматит неуточненный
	Включено: контактная экзема неуточненная
	Исключено:
	аллергия БДУ (T78.4)
	дерматит:
	— БДУ (L30.9)
	— аллергический контактный (L23.-)
	— века (H01.1)
	— вызванный веществами, принятыми внутрь (L27.-)
	— периоральный (L71.0)
	— простой раздражительный контактный (L24.-)
	поражения кожи и подкожной клетчатки, связанные с воздействием излучения (L55-L59)
	экзема наружного уха (H60.5)
	L25.0 Неуточненный контактный дерматит, вызванный косметическими средствами
	L25.1 Неуточненный контактный дерматит, вызванный лекарственными средствами при их контакте с кожей
	При необходимости идентифицировать лекарственное средство используют дополнительный код внешних причин (класс XX).
	Исключено:
	аллергия БДУ, вызванная лекарственными средствами (T88.7)
	дерматит, вызванный приемом лекарственных средств (L27.0-L27.1)
	L25.2 Неуточненный контактный дерматит, вызванный красителями
	L25.3 Неуточненный контактный дерматит, вызванный другими химическими веществами
	L25.4 Неуточненный контактный дерматит, вызванный пищевыми продуктами при их контакте с кожей
	Исключено: контактный дерматит, вызванный съеденной пищей (L27.2)
	L25.5 Неуточненный контактный дерматит, вызванный растениями, кроме пищевых
	L25.8 Неуточненный контактный дерматит, вызванный другими веществами
	L25.9 Неуточненный контактный дерматит, причина не уточнена
L26	Эксфолиативный дерматит
	Исключено: болезнь Риттера (L00)
L27	Дерматит, вызванный веществами, принятыми внутрь
	Исключено:
	аллергическая реакция БДУ (T78.4)
	контактные дерматиты (L23-l25)
	крапивница (L50.-)
	лекарственная:
	— фотоаллергическая реакция (L56.1)
	— фототоксическая реакция (L56.0)
	неблагоприятное(ая):
	— воздействие лекарственных средств БДУ (T88.7)
	— реакция на пищу, исключая дерматит (T78.0-T78.1)
	L27.0 Генерализованное высыпание на коже, вызванное лекарственными средствами и медикаментами
	При необходимости идентифицировать лекарственное средство используют дополнительный код внешних причин (класс XX).
	L27.1 Локализованное высыпание на коже, вызванное лекарственными средствами и медикаментами
	При необходимости идентифицировать лекарственное средство используют дополнительный код внешних причин (класс XX).
	L27.2 Дерматит, вызванный съеденной пищей
	Исключено: дерматит, вызванный пищевыми продуктами при их контакте с кожей (L23.6, L24.6, L25.4)
	L27.8 Дерматит, вызванный другими веществами, принятыми внутрь
	L27.9 Дерматит, вызванный неуточненными веществами, принятыми внутрь
L28	Простой хронический лишай и почесуха
	L28.0 Простой хронический лишай
	L28.1 Почесуха узловатая
	L28.2 Другая почесуха
L29	Зуд
	Исключено:
	невротическое расчесывание кожи (L98.1)
	психогенный зуд (F45.8)
	L29.0 Зуд заднего прохода
	L29.1 Зуд мошонки
	L29.2 Зуд вульвы
	L29.3 Аногенитальный зуд неуточненный
	L29.8 Другой зуд
	L29.9 Зуд неуточненный
L30	Другие дерматиты
	Исключено:
	дерматит:
	— контактный (L23-L25)
	— сухой кожи (L85.3)
	застойный дерматит (I83.1-I83.2)
	мелкобляшечный парапсориаз (L41.3)
	L30.0 Монетовидная экзема
	L30.1 Дисгидроз [помфоликс]
	L30.2 Кожная аутосенсибилизация
	L30.3 Инфекционный дерматит
	L30.4 Эритематозная опрелость
	L30.5 Питириаз белый
	L30.8 Другой уточненный дерматит
	L30.9 Дерматит неуточненный

проспективное консенсусное экспресс-исследование в масштабе страны — Испания, 375 случаев

Оригинал: Classification of the cutaneous manifestations of COVID‐19: a rapid prospective nationwide consensus study in Spain with 375 cases

Авторы: C. Galván Casas et al.

Опубликовано: 29 апреля 2020, British Journal of Dermatology

Перевод: Майя Милова, Фонд профилактики рака

Резюме

История вопроса. Кожные проявления COVID-19 плохо изучены.

Цели. Описать кожные проявления COVID-19 и связать их с другими клиническими данными.

Методы. Исследование изображений и клинических данных, собранных в масштабе страны. Проанализировав изображения и данные, мы достигли консенсуса и выделили 5 основных клинических паттернов. Затем мы описали связь этих паттернов с демографическими данными пациентов, связь между типом высыпаний и тяжестью течения заболевания, а также соотношение между моментами возникновения кожных проявлений и других симптомов COVID-19.

Результаты. Поражения классифицируются следующим образом: акральная эритема с везикулами или гнойничками (псевдообморожение) (19 %), с другими везикулярными высыпаниями (9 %), уртикарными высыпаниями (19 %), макулопапулезными высыпаниями (47 %) и схожими с ливедо или некротическими поражениями (6 %).

Везикулярные высыпания появляются на ранних стадиях заболевания (в 15 % случаев до остальных симптомов). Картина псевдообморожения часто появляется на поздних стадиях COVID-19 (в 59% случаев после прочих симптомов). Остальные виды высыпаний имеют тенденцию появляться вместе с другими симптомами COVID-19.

Связь типа высыпаний с тяжестью протекания COVID-19 проявляется так: акральные поражения возникают при менее тяжелом течении болезни, другие виды — при более тяжелом. Результаты схожи для подтвержденных и подозреваемых случаев COVID-19, с точки зрения как клинических, так и эпидемиологических данных. Альтернативные диагнозы обсуждаются, но представляются маловероятными для наиболее специфических паттернов (псевдообморожение и везикулярные высыпания).

Выводы. В приложенном файле мы представляем описание кожных проявлений, ассоциированных с COVID-19. Оно может помочь медикам более эффективно вести пациентов с этим заболеванием и распознать бессимптомные случаи.

Атлас дерматологических проявлений COVID-19 представлен здесь

Профилактика кожных заболеваний животных

За последние годы среди болезней домашних  животных наибольшую распространённость получили кожные заболевания, от которых страдает по статистике каждый третий питомец, живущий бок о бок с человеком. К сожалению, не редкостью являются случаи, при которых животное, страдающее от болезни этой категории, переносит своей недуг самостоятельно, без должного лечения.

В результате этого заболевание приобретает хроническую форму, развиваются осложнения, что медленно и мучительно приводит животное к неминуемой гибели. Вряд ли такого исхода добивался владелец домашних животных, не уделяя должного внимания её недомоганию. Причина кроется в недостаточной осведомлённости о кожных болезнях животных, речь о которых и пойдёт ниже.

Кожные заболевания могут быть вызваны чем угодно – стрессом, инфекцией, травмой кожного покрова, болезнями внутренних органов и даже сменой корма, поэтому, чтобы наиболее точно выявить причину болезни и назначить подходящее лечение следует рассмотреть основные клинические признаки наиболее распространённых кожных недугов.

Существует множество заболеваний кожи, которые приводят к снижению иммунитета, раздражительному поведению, нервозности животного. К ним относятся такие заболевания, как демодекоз собак, маллофагоз птиц, маллофагоз крупного рогатого скота, отодектоз пушные звери, отодектоз собак, отодектоз кошек, эдемагеноз олени, саркоптоз свиней, отдектоз плотоядных  и другие.

 Виды кожных заболеваний зарегистрированные по Республике Саха (Якутия).

Демодекоз или чесотка – это инвазионное заболевание, вызываемое укусом клещей. Чаще всего от этой болезни страдают в тёплое время года, когда паразиты становятся наиболее активными, но заболеть им животные может и зимой. Это заболевание может встречаться в острой, подострой и хронической форме, а также быть в сухом и мокнущем виде.

Сравнительная таблица по демодекозу собак по годам				Сравнительная таблица по маллофагозу животных по годам
года	Количество поступивших материалов	положительные	% выяв-ленных	года	Количество поступивших материалов	положительные	% Выяв-ленных
2015	5246	0	0,0	2015	Кр.р.с.          5246	11	0,20
2016	3353	3	0.08	2016	3353	28	0,83
2017	2129	4	0,18	2017	2129	44	2,06
Отдектоз  плодоядных  по годам				2015	Лошади            54	2	3,7
	Пушные звери			2016	94	1	1,06
2015	283	46	16,25	2017	45	1	2.22
2016	207	14	6,76	2015	Собаки          5246	12	0,22
2017	196	29	14,7	2016	3353	5	0,14
	собаки			2017	2129	3	0,14
2015	2770	12	0,43	2015	М.р.с.              430	5	1,16
2016	2038	17	0,83	2016	350	5	1,42
2017	1608	8	0,49	2017	233	2	0,85
	кошки
2015	1941	100	5,15
2016	1316	83	6,3
2017	1148	60	5,22

 

По данным О.Б. Терехова нозология кожной патологии у собак разнообразна и представлена широким (14 нозологических единиц) спектром болезней, которые в зависимости от этиологии можно объединить в 4 группы — паразитарные дерматиты, бактериальные дерматиты, грибные дерматиты (дерматомикозы) и заболевания кожи незаразной этиологии. Больше всего им зарегистрировано собак с поражениями кожи грибного характера — 36,5 %. На втором месте по частоте регистрации находятся болезни кожи паразитарного характера — 30,4 %. В меньшей степени регистрируются саркоптоз и отодектоз, однако, тем не менее, частота их регистрации лишь на 10 % уступает частоте регистрации демодекоза. Велико в условиях города распространение кожных заболеваний обусловленных кровососущими насекомыми (блохи, комары, мухи-жигалки и др.) и иксодовыми клещами. — 4,4 % собак. Бактериальные дерматиты — стафилодермия и стрептодермия были диагностированы у 1660 животных, что составило 16 % от общего количества собак, с болезнями кожи. В подавляющем большинстве (89 %) случаев бактериальные дерматиты связаны с патогенными стафилококками, атопический дерматит (пищевая аллергия) у 1067 (10,3 %) особей. Среди незаразных болезней не редки случаи опухолевой патологии кожи (папилома, трихоматриксома и др.). Количество животных с новообразованиями было зарегистрировано 1,6 % (168 голов) от общего количества собак с патологией кожи.

Профилактика кожных заболеваний.  Несмотря на большое разнообразие кожных заболеваний у животных, профилактические меры, направленные против их возникновения примерно одинаковые:

во-первых, необходимо следить за гигиеной вашего животного, поддерживать его излюбленные места отдыха в чистоте;

во-вторых, животных следует кормить только доброкачественными кормами, желательно теми, в которых отсутствуют химические добавки;

в-третьих, хотя бы раз в полгода следует давать специальные противопаразитарные и противогрибковые препараты, также не лишним будет иметь противоблошиный ошейник и шампунь. Соблюдая эти несложные правила,  животные    всегда будут иметь здоровый внешний вид.

Для профилактики данных заболеваний и улучшения функционирования кожного покрова необходимо систематически ухаживать за кожей, проводить мытье, чистку, вычесывание и регулярные осмотры для оценки состояния кожного покрова, что поможет выявить заболевание на ранних этапах.

Для того чтобы шерсть выглядела здоровой и ухоженной, рацион кормления вашего любимца должен быть полностью сбалансирован по питательным, минеральным веществам, витаминам и аминокислотам. Животные не должны подвергаться резким сменам рациона, переохлаждениям и другим стрессовым факторам. Необходимо периодически посещать клинику для профилактического ветеринарного осмотра (5,10 лет и далее), с целью определения правильного функционирования всех систем организма. А также вовремя производить обработки от эндо- и экзопаразитов, делать вакцинации против вирусных и грибковых инфекций.

 

Л.Г. Иванова,

ветеринарный врач-паразитолог ГБУ РС(Я) ЯРВИЛ                                                                                                          

 

Заболевания кожи — признаки, причины, симптомы, лечение и профилактика

Диагностика

Диагностика заболеваний кожи должна иметь системный характер, так как поражения кожных покровов обычно сопутствуют иным заболеваниям организма. Особенно важно, проводя обследование пациента, выявить имеющиеся у него скрытые инфекционные процессы, препятствующие нормальному функционированию иммунной системы.

Проводится комплексная оценка состояния внутренних органов, патологии которых могут вызвать проявления кожных болезней.

Обследование при кожных заболеваниях должно включать в себя целый ряд лабораторных исследований, а также консультации иных узких специалистов помимо врача-дерматолога. Если при обследовании основные причины поражения кожи не будут выявлены и устранены, болезнь может вновь рецидивировать через короткий промежуток времени.

Лечение

В лечении заболеваний кожи в зависимости от конкретной патологии стадии развития, дерматологами могут использоваться следующие методы:

• применение лечебных препаратов местного действия (мазей, кремов и т.д.), в том числе и с содержанием антибиотиков;
• прием антибиотиков внутрь;
• укрепление иммунитета с помощью иммуномоделирующих препаратов;
• витаминотерапия;
• физиотерапевтические методы;
• лечебная диета;
• в случае аллергических реакций лечение проводится при помощи антигистаминных препаратов наружного или системного действия;
• при грибковых поражениях кожи назначаются антимикотические препараты.

Профилактика

Основные профилактические меры:

• соблюдение личной гигиены;
• сбалансированное питание;
• потребление необходимых минералов и витаминов в достаточных количествах;
• избегание длительного пребывания нас солнце и злоупотребления солярием;
• использование солнцезащитных кремов и лосьонов в жаркую погоду;
• дезинфекция любых ран на поверхности кожи.

Литература и источники

Быков В.Л. Глава 4. Кожа и её производные // Частная гистология человека. — СПб.: Сотис, 2001. 

Книпович, Тарханов И. Р., Хлопин Г. В.,. Кожа // Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона : в 86 т. (82 т. и 4 доп.). — СПб., 1890—1907.

Самусев Р. П., Липченко В. Я. Атлас анатомии человека. — М., 2002. 

Видео по теме:

КАЗАХСКИЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР ДЕРМАТОЛОГИИ И ИНФЕКЦИОННЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ | Важно знать | Дерматозы

Микозы (mycosis, ед. ч., греч. mykes гриб; син. грибковые заболевания) — большая группа кожных заболеваний, вызываемых патогенными грибами.

Классификация и лечение микозов

Классификация микозов проводится по различным признакам заболеваний: по роду и виду грибов, глубине их проникновения в пораженные ткани, преимущественной локализации.

Выделяют следующие виды грибковых заболеваний кожи:

1. Кератомикозы (например, разноцветный лишай). Под кератомикозами понимают такие грибковые заболевания кожи, при которых грибок поражает только роговой слой эпидермиса и не вызывает воспалительной реакции кожи.
2. Дерматофитии. К ним относятся эпидерматофития паховая, эпидерматофития стоп, руброфития, трихофития, микроспория, фавус.
3. Кандидоз — заболевание кожи, слизистых оболочек и внутренних органов, вызываемое грибами рода Candida. Грибы Candida считаются условно-патогенными микроорганизмами, так как они широко распространены во внешней среде. Оптимальная температура для их роста — 21-27 градусов, однако они могут расти и при температуре 37 градусов. Глубина проникновения грибов в пораженных ткани различна и зависит от локализации заболевания: например, поражая эпителий влагалища, грибы проникают во все его слои, включая базальный, а в полости рта они поражают только поверхностные эпителиальные клетки.
4. Глубокие микозы, среди которых бластомикоз североамериканский и келоидный,споротрихоз, хромомикоз. Эта группа заболеваний в основном распространена в странах Южной Америки, Африки, США. Инфицирование происходит при травмах кожи, царапинах, трещинах. Клиническая картина различна: на коже появляются бугорки, узлы, склонные к распаду с образованием язв. Они способны поражать глубокие слои кожи, подкожную клетчатку, подлежащие мышцы и даже кости и внутренние органы. Это обуславливает тяжелую общую симптоматику, не исключающую и летальный исход.
5. В отдельную группу выделяются псевдомикозы: эритразма, актиномикоз. Изначально эти заболевания относились к грибковым, однако более детальное изучение их возбудителей позволило отнести их к микроорганизмам, занимающим промежуточное место между грибами и бактериями.

Современный взгляд на проблемы лечения генитальных и кожных заболеваний uMEDp

16 июня 2011 года в рамках медицинского форума «Здоровье России» в Сочи с успехом прошла междисциплинарная научно-практическая конференция «Актуальные вопросы инфекционной патологии. Диагностика и лечение генитальных и кожных заболеваний».

Рис. Классификация вирусов папилломы человека

Администрация и Управление здравоохра-нения города Сочи при поддержке компаний «СОЧИ-ЭКСПО» и ГК «МЕДФОРУМ» подготовили и провели в рамках XII cпециализированной выставки медицинского оборудования, технологий и фармпрепаратов для современной медицины и здравоохранения «Медицина сегодня и завтра» цикл образовательных междисциплинарных научно-практических конференций.  Внедрение принципов междисциплинарности и трансдисциплинарности в программу подготовки медицинских кадров – один из эффективных способов решения проблем в современной медицине. Научная программа конференции «Актуальные вопросы инфекционной патологии. 

Диагностика и лечение генитальных и кожных заболеваний» состояла из двух секций. В первой секции «Инфекции и эпидемиология» ведущие научные сотрудники лабораторий бактериальных и герпесвирусных инфекций ЗАО «Вектор-Бест» и директор по продвижению диагностических препаратов «ЭКОЛАБ», используя результаты последних исследований, представили доклады «Проблемы и возможности дифференциальной диагностики урогенитальной хламидийной инфекции», «Современные методы диагностики сифилиса» и др. Докладом «Современные аспекты иммуномодулирующей терапии папилломавирусной инфекции» конференцию продолжил Руслан Николаевич Волошин, д.м.н, профессор Российской академии естествознания (РАЕ), зав. курсом косметологии и микологии Ростовского государственного медицинского университета.

Используя возможности современных IT-технологий, компания INTEL обеспечила проведение видео-конференции. Таким образом, число участников конференции было неограниченным, вопреки регистрационным данным, согласно которым в конференции приняли участие 55 врачей.  Транслировались выступления Алексея Анатольевича ХАЛДИНА, д.м.н., профессора, директора Клиники кожных и венерических болезней Первого МГМУ им. И.М. Сеченова, президента Межклинической ассоциации «Герпес-Форум» на тему «Стандартизация терапевтических подходов к лечению простого герпеса» и Антона Владимировича МОЛОЧКОВА, д.м.н., профессора кафедры дерматовенерологии и дерматоонкологии ФУВ МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского, зав. кафедрой дерматовенерологии РУДН «Папилломавирусные инфекции».  В начале своего выступления профессор Халдин обратил внимание участников конференции на социальные аспекты простого герпеса гениталий. Он, в частности, констатировал, что на рубеже XX–XXI вв. с легкой руки врачей и средств массовой информации диагноз «простой герпес гениталий» стал социальным клеймом, сформировав в обществе герпесофобию. Преодолеть ее можно лишь развенчав мифы об этом заболевании. Врачам необходимо повышать свою квалификацию в отношении консультирования пациентов, страдающих простым герпесом гениталий. В СМИ не должно быть сведений о том, что генитальной формой простого герпеса болеют лишь люди, ведущие беспорядочную половую жизнь, – общедоступная информация должна быть достоверной. Пациенты должны знать, что простой герпес гениталий поддается лечению, а современные лекарственные средства позволяют не только купировать обострения, но и контролировать число рецидивов.  Как отметил профессор Халдин, среди многих проблем, связанных с вирусом простого герпеса, особого внимания заслуживает вопрос лечения рецидивов и профилактики обострений простого герпеса. Его актуальность в связи с увеличением степени инфицированности возбудителем и частоты клинических проявлений вирусного процесса все более возрастает. Вместе с тем успешная терапия невозможна без понимания патогенеза заболевания. 

Сегодня существует достаточно большой арсенал противогерпетических средств. Однако оценка их фармакологического действия говорит о наличии всего лишь двух приоритетных направлений терапии простого герпеса – иммунного и этиотропного. 

Для купирования рецидивов простого герпеса патогенетически обосновано своевременное назначение синтетических ациклических нуклеозидов, т.е. этиотропных противовирусных средств, которые полностью соответствуют современным критериям рациональной терапии. Монотерапия наружными средствами целесообразна только при обращении пациента на высоте обострения, с целью сокращения длительности кожных проявлений вирусного процесса. Профессор Халдин представил собственные результаты двойного рандомизированного исследования эффективности 1% крема Фенистил Пенцивир. Так, начало применения крема Фенистил Пенцивир в период продрома или при начальной везикуляции ведет к быстрому стиханию субъективной симптоматики и клинических проявлений, динамика регресса кожной симптоматики более быстрая по сравнению с ацикловиром, а длительность рецидива независимо от сроков начала применения препарата сокращается в среднем на 30%. Профессор Молочков осветил особенности современного состояния проблемы заболеваний, обусловленных вирусами папилломы человека (ВПЧ). В настоящее время ВПЧ – инфекционный агент, 35 типов которого (из 120 идентифицированных) вызывают поражения покровного эпителия и слизистых оболочек половых органов.  Папилломавирусная инфекция характеризуется как наиболее распространенная ИППП. Она инфицирует большую часть сексуально активного населения и обычно ассоциируется с другими ИППП, обладает высокой контагиозностью – однократный половой контакт приводит к заражению в 60% случаев. Папилломавирусная инфекция – частый этиологический агент эстрогензависимого рака (шейки матки и др.). Частота ВПЧ-инфекции повышается при раннем начале половой жизни и весьма распространена у женщин, ведущих активную половую жизнь с частой сменой половых партнеров. Пик частоты ВПЧ-инфекции слизистых – возраст 18–25 лет. Пик частоты CIN I–III и рака шейки матки – 45 лет. Инкубационный период при генитальных бородавках составляет 1–3 месяца. Прогрессия ВПЧ-инфекции высокого онкогенного риска в рак происходит в сроки от 5 до 30 лет. 

Профессор Молочков представил классификацию вирусов папилломы человека (см. рис.).

Отсутствие клинических и гистологических признаков инфекции при выявлении ДНК ВПЧ свидетельствует о латентной инфекции. Манифестация генитальной ВПЧ-инфекции сопровождается появлением генитальных бородавок: от остроконечных кондилом до рака шейки матки. По словам профессора Молочкова, иммунный ответ играет важную роль в предотвращении клинической манифестации ВПЧ-инфекции. ВПЧ вызывает как гуморальный, так и клеточный типы иммунного ответа. Клеточный иммунитет играет основную роль как в персистенции очагов ПВИ, так и в их спонтанном регрессе, который может наступить через 6–8 месяцев после начала заболевания.  Целями лечения являются удаление генитальных бородавок (в том числе субклинических) и терапия латентной ВПЧ-инфекции. 

В большинстве случаев бывает достаточно применения методов деструкции: криодеструкции, электрокоагуляции, лечения лучами лазера или фотодинамической терапии. При распространенном рецидивном процессе в связи с тем, что латентная стадия жизненного цикла ВПЧ протекает в клетках базального слоя эпидермиса и физическими методами очаг поражения трудно удалить полностью (ДНК ВПЧ могут быть на расстоянии до 1 см от видимых границ опухоли), методы деструкции рекомендуется сочетать с противовирусной терапией. Профессор Молочков представил данные клинической эффективности применения антивирусного иммуномодулирующего препарата Изопринозин, включение которого в курс лечения больных папилломавирусной инфекцией он считает обоснованным и перспективным.

Далее в ходе работы секции «Актуальные вопросы инфекционной патологии» представили свои доклады Ирина Анатольевна Долгополова, ведущий акушер-гинеколог Герпетического центра (Москва) «Алгоритм ведения женщин с герпесвирусными инфекциями при подготовке и во время беременности», Руслан Николаевич Волошин, д.м.н, профессор РАЕ, зав. курсом косметологии и микологии Ростовского государственного медицинского университета «Современные аспекты иммуномодулирующей терапии папилломавирусной инфекции»; Инна Николаевна Анискова, к.м.н., врач-дерматовенеролог высшей категории (Краснодар) «Влияние урогенитальной хламидийной инфекции на показатели фертильности супружеских пар»; Алексей Александрович Карпунин, ассистент кафедры кожных и венерических болезней НижГМА «Опыт использования оптической когерентной томографии для сравнительной оценки эффективности топических противогрибковых препаратов».  Николай Георгиевич Кочергин, д.м.н., профессор кафедры кожных и венерических болезней Первого МГМУ им. И.М. Сеченова выступил с докладом «Клинические рекомендации по лечению псориаза». Особенно интересны для практических врачей были современные данные по патогенезу псориаза, а также многочисленные примеры успешного клинического применения препарата Дайвобет в российских клиниках, приведенные в докладе. В выставочной части конференции приняли участие компании «Вектор Бест», «Тева», «Новартис», «Эколаб», «Петровакс», «Болеар». Официальными спонсорами мероприятия выступили компания «Вектор Бест Юг» и телекоммуникационная компания INTEL. 

Источник: официальный отчет ГК «Медфорум»

Классификация кожных заболеваний с использованием методов ансамблевого анализа данных

Asian Pac J Cancer Prev. 2019; 20 (6): 1887–1894.

Ученый-исследователь, Департамент MCA, Университет VBS Purvanchal, Джаунпур, Индия.

^* Для корреспонденции: [email protected]

Поступила в редакцию 31 марта 2019 г .; Принято 18 июня 2019 г.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, (http: // creativecommons.org / licenses / by / 3.0 /), который разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы. Эта статья цитируется в других статьях PMC.

Abstract

Цель:

Кожные заболевания — серьезная глобальная проблема здравоохранения, связанная с большим количеством людей. Благодаря быстрому развитию технологий и применению различных методов интеллектуального анализа данных в последние годы прогресс дерматологической прогностической классификации становится все более предсказуемым и точным.Поэтому разработка методов машинного обучения, которые могут эффективно дифференцировать классификацию кожных заболеваний, имеет огромное значение. Методы машинного обучения, применяемые до сих пор для прогнозирования кожных заболеваний, ни один из методов не превосходит все остальные.

Методы:

В этой исследовательской статье мы представляем новый метод, который применяет пять различных методов интеллектуального анализа данных, а затем разработал ансамблевый подход, объединяющий все пять различных методов интеллектуального анализа данных как единое целое.Мы используем информативные данные дерматологии для анализа различных методов интеллектуального анализа данных для классификации кожного заболевания, а затем применяем метод ансамблевого машинного обучения.

Результатов:

Предложенный метод ансамбля, основанный на машинном обучении, был протестирован на наборах данных дерматологии и классифицировал тип кожного заболевания по шести различным классам, включая C1: псориаз, C2: себорейный дерматит, C3: красный плоский лишай, C4 : розовый лишай, C5: хронический дерматит, C6: красный лишай.Результаты показывают, что точность дерматологического прогноза набора тестовых данных увеличена по сравнению с одним классификатором.

Заключение:

Метод ансамбля, используемый в наборах данных дерматологии, дает лучшую производительность по сравнению с различными алгоритмами классификатора. Метод ансамбля дает более точный и эффективный прогноз кожных заболеваний.

Ключевые слова: Первичная медико-санитарная помощь, информационные системы здравоохранения, кожные заболевания, дерматология, аппараты опорных векторов

Введение

Кожа является наиболее важной частью человеческого тела.Кожа защищает организм от инфекций УФ-излучением, травм, жары и вредного излучения, а также помогает в производстве витамина D. Кожа играет важную роль в контроле температуры тела, поэтому важно поддерживать хорошее здоровье и защищать тело. от кожных заболеваний.

Быстрое развитие компьютерных технологий в последние десятилетия, использование технологии интеллектуального анализа данных играет решающую роль в анализе кожных заболеваний. Исследователи постоянно разрабатывают различные методы прогнозирования, но крупнейшие исследователи используют лишь несколько алгоритмов классификации вместо ансамблевых методов.Метод ансамбля использует различные методы интеллектуального анализа данных и объединяет их для поиска прогнозов.

Ramya и Rajeshkumar (2015) обсудили технику серой матрицы совпадений (GLCM) для поиска признаков сегментированного заболевания и классификации кожных заболеваний на основе нечеткой классификации, которая является более точной, чем существующие.

Ахмед и др. (2013) обсуждали кластеры предварительно обработанных данных, используя алгоритмы кластеризации k-средних для разделения связанных и несвязанных данных на кожные заболевания.Частые паттерны оценивались с использованием алгоритма MAFIA. дерево решений и алгоритмы AprioriTid используются для извлечения частых закономерностей из наборов кластеризованных данных.

Виджая (2015) фокусируется на немеланомном раке кожи и классифицирует типы, используя машины опорных векторов (SVM) для точного прогнозирования типов заболеваний. Характеристики цветности и текстуры извлекаются из предварительно обработанных наборов обучающих данных.

Чанг и Чен (2009) обсудили дерево решений в сочетании с методами классификации нейронных сетей для построения наилучшей прогностической модели дерматологии.В ходе обучения было предсказано и проанализировано шесть распространенных кожных заболеваний. Все методы классификации позволяют достаточно точно предсказать болезнь, а модель нейронной сети имеет наивысшую точность 92,62%.

Fernando et al. (2013) обсудили метод прогнозирования заболеваний, DOCAID, для прогнозирования малярии, брюшного тифа, желтухи, туберкулеза и гастроэнтерита на основе симптомов и жалоб пациента с использованием наивного алгоритма байесовского классификатора. Авторы сообщили, что точность прогнозирования заболевания составляет 91%.

Теодорали и др. (2010) разработали прогностическую модель для прогнозирования окончательного исхода тяжелораненого пациента после аварии. Исследование включает сравнение методов интеллектуального анализа данных с использованием алгоритмов классификации, кластеризации и ассоциации. Используя этот анализ, они получили результаты с точки зрения чувствительности, специфичности, положительной прогностической ценности и отрицательной прогностической ценности, а также сравнили результаты между различными прогностическими моделями.

Sharma и Hota (2013) использовали методы анализа данных SVM и ANN для классификации различных типов эритема-плоскоклеточных заболеваний.Они использовали конфиденциальную схему взвешенного голосования, чтобы объединить две технологии для достижения наивысшей точности 99,25% на этапах обучения и 98,99% на этапах тестирования.

Rambhajani et al., (2015) использовали байесовскую классификацию для классификации набора данных по эритематозно-плоскоклеточной болезни. Автор использовал методику выбора функции Best First Search, и они удалили 20 функций из коллекции дерматологических данных, собранных репозиторием Калифорнийского университета в Ирвинге, а затем применили байесовскую технологию для достижения 99.31% точность.

Бапко и Кабри (2011) использовали ИНС для диагностики различных кожных заболеваний, и они достигли точности 90%. Есть несколько уникальных особенностей для областей рака кожи.

Ядав и Пал (2019) обсудили прогнозирование состояния щитовидной железы у женщин с использованием методов интеллектуального анализа данных. Они использовали две ансамблевые техники. Первый метод ансамбля, созданный с помощью дерева решений, а второй — с помощью методов упаковки и повышения. Они наблюдали набор данных для симптомов щитовидной железы и нашли более точные результаты.

Джалил и др. (2012) извлекли эти особенности с помощью метода двумерного вейвлет-преобразования, а затем классифицировали их с помощью нейронной сети обратного распространения (BPNN). Они классифицируют набор данных как рак и не рак.

Manjusha et al., (2014) прогнозируют различные кожные заболевания с использованием наивного байесовского алгоритма. Автоматическая идентификация дерматологических признаков болезней системы кровообращения, извлеченных из Local Binary Pattern из изображений пораженной кожи и используемых для классификации.

В этих исследованиях основной работой является дифференциальный анализ плоской эритематозной болезни.

Таблица 1

Несколько исследований, связанных с кожными заболеваниями Горнодобывающая промышленность

B2 B2

Автор	Год	Метод	Точность классификации (в процентах)
Guvenir et al.	1998	VFI5	96,2
Гувенир и Эмексиз	2000	Классификатор ближайшего соседа
		Наивный байесовский классификатор	99.2
		VFI5
Bojarczuka et al.	2001	Генетический ограниченный синтаксис	96,64
		Программирование C4.5	89,12
Убейли и Гюлер	2005	ANFIS	95,5
Нани	2006	LSVM	97,22
		RS	97.22
		B1_5	97,5
		B1_10	98,1
		B1_15	97.22
		B2_10	97,8
		B2_15	98,3
Полат и Гунес	2009	C4.5 и один против всех	96,71
Убейли	2009	CNN	97,77
Чанг и Чен	2009	дерево решений	80,33
		нейронная сеть	92,62
Убейли и Догду	2010	К-средняя кластеризация	94,22
Лекка и Михайлов	2010	Развивающаяся нечеткая классификация	97.55
Се и Ван	2011	IFSFS и SVM	98,61
Amarathunga et al.	2015	AdaBoost	85 для экземы
		BayesNet	95 для Impetigo
		J48, MLP (NaiveBayes)	85 для меланомы.
Parikh et al.	2015	ИНН	97.17
		SVM	94.04
Парвин и Джафар	2017	Multi-SVM	97,4
		KNN	90
		Naive Bayes88	55 900

В этой исследовательской статье делается попытка использовать методы машинного обучения для объединения пяти различных методов интеллектуального анализа данных, а именно: деревья классификации и регрессии (CART), машины опорных векторов (SVM), дерево решений (DT), случайный лес. (RF) и дерево принятия решений по повышению градиента (GBDT).Объединив эти пять методов интеллектуального анализа данных, мы создаем ансамблевую модель для прогнозирования кожных заболеваний. По отдельности все пять методов применяются к набору данных о кожных заболеваниях. После этого разрабатывается метод машинного обучения, который объединяет результаты всех пяти методов интеллектуального анализа данных для получения окончательного результата. Полученные окончательные результаты прогноза показывают, что предложенный метод ансамбля позволяет более эффективно использовать набор данных и дает более точный результат, чем методы интеллектуального анализа отдельных данных.

Материалы и методы

Машинное обучение — это метод разработки новых алгоритмов, который дает компьютеру возможность учиться на ранее сохраненной информации. демонстрирует всю структуру методологии, использованной в данной исследовательской работе. На рисунке показаны различные методы интеллектуального анализа данных (i) CART (ii) SVM, (iii) Дерево решений (DT), (iv) Случайный лес (RF) и (v) GBDT. Подход, используемый в этой статье, полностью основан на данных и имеет ряд преимуществ по сравнению с ранее использовавшимися методами.

Методологический подход к кожным заболеваниям

Деревья классификации и регрессии (CART)

Алгоритм CART основан на деревьях классификации и регрессии. Дерево классификации — это алгоритм, в котором целевая переменная является фиксированной или категориальной. Затем алгоритм используется для определения «класса», в который, скорее всего, попадет целевая переменная. Это примеры простых двоичных классификаций, в которых категориальная зависимая переменная может принимать только одно из двух взаимоисключающих значений.Дерево регрессии относится к алгоритму, в котором находится целевая переменная, и алгоритм используется для прогнозирования ее значения.

Машина опорных векторов (SVM)

Машины опорных векторов — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Однако чаще всего он используется в задачах классификации. В этом алгоритме мы строим каждый элемент данных как точку в n-мерном пространстве (где n — количество имеющихся у вас функций), причем значение каждой функции является значением конкретной координаты.Затем мы выполняем классификацию, находя гиперплоскость, которая очень хорошо различает два класса. Опорные векторы — это просто координаты индивидуального наблюдения. Машина опорных векторов — это граница, которая лучше всего разделяет два класса (гиперплоскость / линия).

Дерево решений (DT)

Деревья решений — это разновидность машинного обучения с учителем. Деревья решений строятся с помощью алгоритмического подхода, который определяет способы разделения набора данных на основе различных условий.Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает значение целевой переменной, изучая простые правила принятия решений, выведенные из характеристик данных. При анализе решений дерево решений может использоваться для визуального и явного представления решений и принятия решений.

Случайный лес (РФ)

Классификатор случайного леса может использоваться как для классификации, так и для задачи регрессии. Классификатор случайного леса обработает недостающие значения. Когда в лесу растет больше деревьев, случайный классификатор леса не подходит для модели.Random Forest также может моделировать классификатор для категориальных значений.

Повышение градиента

Gradient Boosting Machine (GBM) — это обучающий инструмент, основанный на алгоритме градиентного подъема. GBM может выбирать различные алгоритмы обучения в качестве основных учащихся. GBDT на самом деле является случаем GBM. Gradient Boosted Decision Trees (GBDT) — это алгоритм машинного обучения, который итеративно создает ансамбль изучающих слабое дерево решений посредством ускорения.

Анализ набора данных

База данных, используемая в этом исследовании, взята из репозитория машин UCI Guvenir et al., (1998). Вкратце, этот набор данных был сформирован для изучения кожных заболеваний и классификации типов эритемато-плоскоклеточных заболеваний. Этот набор данных содержит 35 переменных, в этом наборе данных 34 переменные являются линейными и 1 переменная является номинальной. В дерматологии выявление и диагностика эритематоквамозного заболевания является сложной задачей, поскольку все классы вносят вклад в одни и те же клинические свойства шелушения и эритемы с небольшими изменениями. Эти шесть классов кожных заболеваний включают C1: псориаз, C2: себорейный дерматит, C3: красный плоский лишай, C4: розовый лишай, C5: хронический дерматит, C6: красный лишай.Биопсия — один из основных методов диагностики этих заболеваний. Болезнь также может содержать свойства другого класса болезней на начальной стадии, что является еще одной трудностью, с которой сталкиваются дерматологи при проведении диагностики этих заболеваний другого класса. Первоначально пациенты были сначала обследованы с 12 клиническими признаками, после чего была проведена оценка 22 гистопатологических признаков с использованием образцов кожных заболеваний. Гистологические особенности были идентифицированы путем анализа образцов под микроскопом.Если в семье обнаружены какие-либо заболевания, атрибут семейной истории в наборе данных, созданном для домена, имеет значение 1 (один), а если не обнаружен, значение равно 0 (ноль). Возраст пациента используется для обозначения возрастных характеристик. Всем остальным атрибутам (клиническим и гистопатологическим) присваивались значения в диапазоне от 0 до 3 (0 = отсутствие признаков; 1, 2 = сравнительные промежуточные значения; 3 = наибольшее значение). Существует шесть классов эритематоквамозной болезни, 366 случаев и 35 атрибутов в домене.суммирует содержимое атрибутов.

Таблица 2

083

Классы	Клинические	Гистопатологические атрибуты
C1: псориаз	fl: эритема	f12: недержание мочи
C2: себорейный шелушение	f13: эозинофилы в инфильтрате
C3: красный плоский лишай	f3: четкие границы	f14: инфильтрат PNL
C4: розовый питириаз	f4: зуд	f15: папиллярный фиброз
C5: хронический дерматит	f5: феномен Кёбнера	f16: экзоцитоз
C6: красный питириаз	f6: многоугольные папулы	f17: акантоз
	f7: f7 гиперкератоз	f19: паракератоз
	f8: o слизистая оболочка полости рта	f20: поражение сетчатых гребней
	f9: колено и локоть	f21: удлинение перегородок
	f10: поражение волосистой части головы	f22: истончение надпапиллярной эпидермис
	f11: семейный анамнез	f23: губчатая пустула
	f34: возраст	f24: микроабсцесс munro
		f25: очаговый гипергранулез
		f26: исчезновение зернистого слоя
		f27: вакуолизация и повреждение базального слоя
		f28: спонгиоз
		f29: появление зубьев пилы ребер рете
		f30: фолликула r заглушка рога
		f31: перифолликулярный паракератоз
		f32: воспалительный мононуклеарный инфильтрат
		f33: ленточный инфильтрат

9 Предварительная обработка данных

Методология, предложенная в этом исследовании, начинается с предварительной обработки данных.Этап предварительной обработки данных включает в себя (i) управляемый данными метод для выбора записей пациентов и выбора важных переменных для анализа и (ii) собранные данные из карт пациентов не являются чистыми и могут включать шум, неправильные, отсутствующие или несогласованные данные. Поэтому мы должны применить другой метод очистки данных для устранения таких аномалий. (iii) Данные не готовы для майнинга даже после очистки, потому что они находятся в разных форматах, которые нельзя использовать напрямую, поэтому данные должны быть преобразованы в форматы, подходящие для майнинга.Преобразование, применяемое для достижения этого, называется нормализацией; используются сглаживание, агрегирование и т. д.

Метод ансамблей

В этой исследовательской работе метод ансамбля используется как метод определения точности набора данных о кожных заболеваниях для повышения производительности алгоритмов. Мы оценим пять различных алгоритмов ансамблевого машинного обучения с использованием деревьев принятия решений с градиентным усилением (GBDT) См.

Результаты

После предварительной обработки мы пытаемся проанализировать данные визуально и выяснить распределение значений.изображает распределение значений эритематоквамозной болезни, использованное в нашем исследовании, содержащее 366 случаев и 35 атрибутов.

Визуализация набора данных кожных заболеваний

Карта плотности представляет собой гладкую непрерывную версию сглаженного графика, рассчитанного на основе данных. Наиболее распространенная форма оценки называется оценкой плотности ядра. В этом методе непрерывная кривая (ядро) строится в каждой отдельной точке данных, а затем все эти кривые складываются вместе для единой сглаженной оценки плотности.Наиболее часто используемым ядром является гауссовское (которое создает гауссову кривую колокола в каждой точке данных). Карта плотности атрибутов проиллюстрирована в формате.

Карта плотности набора данных кожных заболеваний

Матрица корреляции — это таблица, представляющая коэффициенты корреляции между группами переменных. Когда две переменные движутся в одинаковом направлении, две переменные положительно коррелируют. В противном случае, если две переменные движутся в противоположном направлении (одна растет, другая падает), то они имеют отрицательную корреляцию.

Мы можем вычислить корреляцию между каждой парой атрибутов. Это называется корреляционной матрицей. Затем мы можем нарисовать корреляционную матрицу и посмотреть, какие переменные сильно коррелированы. Это полезно, потому что некоторые алгоритмы машинного обучения, такие как линейная и логистическая регрессия, могут иметь низкую производительность при наличии сильно коррелированных входных переменных. Корреляционная матрица показана на.

Мы использовали код Python, чтобы найти прогноз по набору данных кожных заболеваний, чтобы изначально рассчитать точность и чувствительность пяти различных методов интеллектуального анализа данных.Программирование на Python выбрано потому, что коды для различных классификаторов были определены в виде предопределенных модулей. Значение, рассчитанное по пяти классификаторам, показано в.

Таблица 3

Результат алгоритмов оценки

SVM

Алгоритмы	Точность (в процентах)	Чувствительность (в процентах)
CART	93,49	91,12
90.78
DT	94,87	91,13
RF	94,89	91,56
GBDT	95,9	92,38

Другая диаграмма, которая помогает суммировать наблюдаемое распределение и усы. График рисует 25 процентилей и 75 вокруг данных, которые охватывают средние 50% наблюдений. Проведите линию на уровне 50 ^-го процентиля (медиана) и нарисуйте усы над и под прямоугольником, чтобы обобщить общий диапазон наблюдений.Нарисуйте точки для выбросов за пределами данных или для выбросов за пределами диапазона. Ящички и усы для пяти методов классификатора показаны на рис.

Точность различных алгоритмов

Переменные, содержащие дискретные значения строк (например, AGE), масштабируются до значений от 0 до 10. Это делается для нормализации пропорциональной разницы между каждой последовательной переменной от 0 до 10, а также потому, что данные в выбранный набор данных для большинства переменных варьируется от 0 до 10. Мы не видели класс процесса нормализации, потому что это целевое значение и не используется в процессе.В случае категориальных переменных мы используем процесс двоичного кодирования, в котором каждая категориальная переменная преобразуется в набор двоичных переменных, так что каждое категориальное значение связано с двоичной переменной. После этого преобразования все номинальные переменные обрабатываются как числовые переменные в области {0,1}. После масштабирования все пять методов снова применяются к набору данных, и полученные результаты отображаются в, и.

Таблица 4

Выходные данные алгоритмов оценки масштабированного набора данных

0

Алгоритмы	Точность (в процентах)
ScaledCART	94.17
ScaledLSVM	96.93
ScaledDT	93,82
ScaledRF	97,27
ScaledGBDT	96,25

точность всех методов увеличена по сравнению с методами интеллектуального анализа данных без масштабирования. Теперь мы объединяем все пять методов в один и выполняем анализ, результаты которого показаны на.

Таблица 5

Результат оценки метода ансамбля

precision_score	98,64%
confusion_matrix	[[24 0 0 0 0 0 0]	900
	[0 10 0 0 0 0]
	[0 0 11 0 0 1]
	[0 0 0 13 0 0]
	[0 0 0 0 11 0]
	[ 0 0 0 0 0 4]]
классификационный_отчет		точность	отзыв 900 88	f1-score	support
	хронический дерматит	1.00	1,00	1,00	24,00
	красный плоский лишай	0,91	1,00	0,95	10
	розовый отрубевидный лишай663	1,00	1,00
	pityriasis rubra pilaris	1,00	0,93	0,96	14,0
	псориаз	1.00	1,00	1,00	11
	себорейный дерматит	1,00	1,00	1,00	4,0
	средн. / Итого	0,99		0,99	74.0

Обсуждение

Это исследование помогло разработать метод сбора данных для прогнозирования кожных заболеваний. Это исследование является последним открытием, поскольку до настоящего времени у регулирующих органов и медицинских учреждений никогда не было всеобъемлющего плана развития информационных систем.Это может быть связано с ограниченным потенциалом человеческих ресурсов с опытом в области технологий пласта и недостаточными человеческими ресурсами для информационных систем.

В этом документе разрабатывается информационная система с использованием набора данных о кожных заболеваниях UCI, который содержит 366 экземпляров и 35 атрибутов. Набор данных кожи состоит из шести классов кожных заболеваний: C1: псориаз, C2: себорейный дерматит, C3: красный плоский лишай, C4: розовый лишай, C5: хронический дерматит, C6: красный лишай.

Для проведения исследования выбраны пять различных методов классификации (i) Деревья классификации и регрессии (CART) (ii) Машины опорных векторов (SVM), (iii) Деревья решений (DT), (iv) Случайный лес (RF) и (v) Деревья принятия решений с повышением градиента (GBDT).После выполнения этих методов мы получили максимальную точность 95,90%.

мы используем процесс двоичного кодирования, в котором каждая категориальная переменная преобразуется в набор двоичных переменных, так что каждое категориальное значение связано с двоичной переменной. После этого преобразования все пять методов интеллектуального анализа данных снова применяются к набору данных, и максимальная точность полученных результатов составляет 97,27%.

Эффективность, демонстрируемая методами ансамблевого анализа данных для прогнозирования кожных заболеваний, заключается в выборе входных переменных и выборе метода классификации.Параметры, наиболее подходящие для прогнозирования кожных заболеваний, должны использоваться в качестве входных данных модели. По этой причине набор CART, SVM, DT, RF и GBDT подходит для классификации набора данных кожных заболеваний при идентификации эритемато-плоскоклеточного заболевания в ансамблевом тесте, где все пять методов применялись вместе, максимальная полученная точность составляет 98,64 %.

Чтобы проиллюстрировать успех нашего подхода, результаты, полученные в этом исследовании, были сопоставлены с другими результатами, приведенными в литературе.Чтобы сравнить эффективность предложенной дерматологической классификации, мы использовали большое количество технических исследований с использованием той же информации, но с использованием различных методов классификации, а затем разработали метод многомодельного ансамбля. Согласно этим исследованиям, использовались те же разделы вышеуказанных наборов тестовых данных. Чтобы проиллюстрировать это, эффективность классификации сравнивается с предыдущими исследованиями. Это показано в. Большая часть той же сегментации данных использовалась как модель, которую мы представили в исследовании, упомянутом в.

В заключение, интеллектуальный анализ данных важен в организациях здравоохранения. Знания, полученные с помощью методов интеллектуального анализа данных, можно использовать для принятия успешных и эффективных решений, которые улучшают и развивают организации здравоохранения. В этой статье описываются различные методы анализа данных для прогнозирования кожных заболеваний. Для классификации прогнозов кожных заболеваний используются пять методов машинного обучения: CART, SVM, дерево решений (DT), Random Forest (RF) и GBDT. Лучшая точность среди этих различных методов — 95.90% от ГБДТ. Затем мы масштабировали набор данных и снова применили эти методы и получили более высокую точность 97,27% в случае ScaledRF.

Затем применяется метод многомодельного ансамбля. Комбинируя эти пять методов интеллектуального анализа данных, мы получаем наивысшую точность 98,64%. Мы получаем самую высокую точность из доступной литературы по набору данных о кожных заболеваниях. Метод многомодельного сбора данных на основе машинного обучения снижает количество ошибок генерации и позволяет получить больше информации за счет использования прогнозирования на первом этапе в качестве функции, а не отдельного обучения.Кроме того, с помощью машинного обучения автоматически изучаются сложные отношения между классификаторами, что позволяет использовать метод сбора для более точных прогнозов.

Конфликт интересов

Авторы не допустили конфликта интересов.

Благодарности

Авторы выражают благодарность VBS Purvanchal University, поддержку Jaunpur. Настоящее исследование выполнено в соответствии с требованиями для получения степени доктора философии.

Ссылки

• Ахмед К., Джесмин Т., Рахман М.З.Ранняя профилактика и выявление риска рака кожи с помощью интеллектуального анализа данных. Int J Comput App. 2013; 62: 1–6. [Google Scholar]
• Amarathunga AA, Ellawala EP, Abeysekara GN, Amalraj CR. Экспертная система диагностики кожных заболеваний. Int J Sci Technol Res. 2015; 4: 174–8. [Google Scholar]
• Бакпо Ф.С., Кабари ЛГ. В Tech Publisher. 2011. Диагностика кожных заболеваний с помощью искусственной нейронной сети, в искусственных нейронных сетях — методологические достижения и биомедицинские приложения; С. 253–70.[Google Scholar]
• Bojarczuka CC, Lopesb HS, Freitasc AA. Интеллектуальный анализ данных с помощью генетического программирования с ограниченным синтаксисом: приложения в наборе медицинских данных. Алгоритмы. 2001; 6: 7–0. [Google Scholar]
• Chang CL, Chen CH. Применение дерева решений и нейронной сети для повышения качества дерматологической диагностики. Exp Sys с приложением. 2009; 36: 4035–41. [Google Scholar]
• Chaurasia V, Pal S, Tiwari BB. Хроническая болезнь почек: прогностическая модель с использованием дерева решений. Int JEng Res Technol.2018; 11: 1781–94. [Google Scholar]
• Chaurasia V, Pal S, Tiwari BB. Прогнозирование доброкачественного и злокачественного рака груди с использованием методов интеллектуального анализа данных. J Алгоритм ComputTechnol. 2018; 12: 119–26. [Google Scholar]
• Фернандо З. Т., Триведи П., Патни А. DOCAID: прогнозирующая медицинская аналитика с использованием наивной байесовской классификации. Второй студенческий исследовательский симпозиум (SRS), Международная конференция по достижениям в области вычислительной техники, связи и информатики (ICACCI’13). 2013 [Google Scholar]
• Guvenir HA, Demirgoz G, İlter N.Обучение дифференциальной диагностике эритематозно-плоскоклеточных заболеваний с использованием интервалов функции голосования. ArtifIntell Med. 1998. 13: 147–65. [PubMed] [Google Scholar]
• Güvenir HA, Demiröz G, Ilter N. Обучение дифференциальной диагностике эригемато-плоскоклеточных заболеваний с использованием интервалов функций голосования. Арит Интел в мед. 1998. 13: 147–65. [PubMed] [Google Scholar]
• Гювенир Х.А., Эмексиз Н. Экспертная система для дифференциальной диагностики эритематоквамозных заболеваний. Exp Sys с Прил. 2000; 8: 43–9.[Google Scholar]
• Идоко Дж. Б., Арслан М., Абиев Р. Применение нечеткой нейронной системы для дифференциальной диагностики эритематозно-плоскоклеточных заболеваний. Cyprus J Med Sci. 2018; 3: 90–8. [Google Scholar]
• Джалил Дж. А., Салим С., Асвин Р. Обнаружение рака кожи на основе искусственной нейронной сети. Int J Advan Res Elect Elect Inst Eng. 2012; 1: 200–5. [Google Scholar]
• Леккас С., Михайлов Л. Развитие нечеткой медицинской диагностики диабета индейцев пима и дерматологических заболеваний. Artif Intel Med.2010; 50: 117–26. [PubMed] [Google Scholar]
• Манджуша К.К., Санкаранараянан К., Сина П. Прогнозирование различных дерматологических состояний с использованием наивной байесовской классификации. Int J Adva Res in Comput Sci и Soft Eng. 2014; 4: 864–8. [Google Scholar]
• Nanni L. Набор классификаторов для диагностики эритематоквамозных заболеваний. Нейрокомпьютеры. 2006; 69: 842–5. [Google Scholar]
• Парих К.С., Шах Т.П., Кота Р., Вора Р. Диагностика распространенных кожных заболеваний с использованием методов мягких вычислений.Int J Bio-Sci и Bio-Technol. 2015; 7: 275–86. [Google Scholar]
• Polat K, Güneş S. Новый гибридный интеллектуальный метод, основанный на классификаторе дерева решений C4 5 и подход «один против всех» для задач классификации нескольких классов. Exp Sys App. 2009; 36: 1587–92. [Google Scholar]
• Правин С.Р., Джафар О.А. Прогнозирование кожных заболеваний с использованием методов интеллектуального анализа данных. ИЯРЧЕ. 2017; 6: 313–8. [Google Scholar]
• Рамбхаджани М., Дипанкер В., Патак Н. Классификация дерматологических заболеваний с помощью сети Байеса и поиска лучшего первого.Int J Advan Res Comput Commu Eng. 2015; 4: 275–86. [Google Scholar]
• Ramya G, Rajeshkumar J. Новый метод сегментации кожных повреждений по цифровым изображениям. Int Res J Eng Technol. 2015; 2: 1544–7. [Google Scholar]
• Sharma DK, Hota HS. Методы интеллектуального анализа данных для прогнозирования различных категорий дерматологических заболеваний. Academy of Inform Mgmt Sci J. 2013; 16: 103–15. [Google Scholar]
• Теодораки Е.М., Катсарагакис С., Кукувинос К., Парпула С. Инновационные подходы к интеллектуальному анализу данных для прогнозирования исходов пациентов с травмами.J Biomedical Sci Eng. 2010; 3: 791–8. [Google Scholar]
• Übeyli ED. Комбинированные нейронные сети для диагностики эритематозно-плоскоклеточных заболеваний. Exp Sys App. 2009; 36: 5107–12. [Google Scholar]
• Убейли Э.Д., Догду Э. Автоматическое обнаружение эритематозно-плоскоклеточных заболеваний с использованием кластеризации k-средних. J Med Sys. 2010; 34: 179–84. [PubMed] [Google Scholar]
• Übeylı ED, Güler I. Автоматическое обнаружение эритематоквамозных заболеваний с использованием адаптивных нейро-нечетких систем логического вывода. Comput Bio Med.2005. 35: 421–33. [PubMed] [Google Scholar]
• Виджая М.С. Категоризация немеланомных заболеваний кожи с использованием машины опорных векторов и ее вариантов. Int J Med Imag. 2015; 3: 34–40. [Google Scholar]
• Xie J, Wang C. Использование машин опорных векторов с новым гибридным методом выбора признаков для диагностики эритематоквамозных заболеваний. Exp Sys App. 2011; 38: 5809–15. [Google Scholar]
• Ядав Д.К., Пал С. Создание ансамблевой модели для прогнозирования функции щитовидной железы у женщин с использованием методов интеллектуального анализа данных.Азиатский Pac J Cancer Prev. 2019; 20: 1275–81. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

Классификация кожных заболеваний Макколла Андерсона

Классификация кожных заболеваний Макколла Андерсона

Ниже воспроизводится содержание страниц 8–12 «Трактата о кожных заболеваниях с особым упором на их диагностику и лечение» Томаса МакКолла Андерсона (Лондон: Charles Griffin and Company, 1887). В дополнение к описанию индивидуальных заболеваний, этот учебник включает в себя таблицу диагнозов 11 000 последовательных случаев кожных заболеваний.Этот ранний «диагностический индекс» отражает как распространенные кожные заболевания, так и социальные условия в Глазго в то время.

Классификация болезней кожи

Я не намерен подробно останавливаться на классификации, которую я принял и которая является лишь модификацией той классификации, которая применялась в течение многих лет в Больнице кожных заболеваний Глазго, как объяснил покойный доктор А.Б. Бьюкенен в своей книге. очень умная статья, которую он передал в «Эдинбургский медицинский журнал», январь 1863 года.Цель этой классификации заключалась в том, чтобы сделать ее максимально полезной с клинической точки зрения, и, следовательно, наиболее важным моментом было упорядочить различные заболевания, насколько это возможно, в соответствии с их природой и причиной. Несомненно, наиболее желательно иметь классификацию в соответствии с одним принципом; но при нынешнем уровне наших знаний невозможно выполнить последнее указание, кроме как за счет первого; и, соответственно, в этой клинической классификации задействованы два принципа — патологический и этиологический.

Таким образом, мы разделяем кожные заболевания на два больших класса, а именно: (а) функциональные и (б) органические.

Функционал, на который мы подразделяемся — Поражения кожи. Поражения волос. Поражения сальных желез Поражения потовых желез.

Органические продукты, которые мы подразделяем на — Воспаления. Новообразования и опухоли Кровотечения. Заболевания, вызванные одинаковыми причинами. Паразитарные поражения. Сифилитические поражения. Зобные болезни Эруптивная лихорадка.

Прежде чем приступить к рассмотрению отдельных заболеваний кожи, можно сделать одно или два предварительных наблюдения.Первая из них заключается в том, что всегда желательно, когда это возможно, обследовать наших пациентов при дневном свете, особенно в случаях сомнений или затруднений, поскольку искусственный свет изменяет окраску и внешний вид многих высыпаний до такой степени, что это вряд ли возможно. зачислено. Опять же, важно установить за правило осматривать всю поверхность тела или как можно больше, чтобы мы могли получить хорошую общую картину болезни, и это тем более необходимо, видя, что у пациента есть тенденция выставлять ту часть тела, которую легче всего открыть или которую он проявляет с наименьшей деликатностью, или там, где ему кажется, что высыпание приняло наиболее обостренную форму.Нередко бывает, что такая часть наименее характерна для болезни, что мы часто видим в случаях чесотки. Здесь, например, пациент может показать свою ногу, которая в результате расчесывания является очагом острого экзематозного поражения, и, если бы мы ограничили свой взгляд в таком случае этой частью, мы были бы склонны совершить ошибку, назвав болезнь экземой вместо чесотки. Наконец, мы не должны сразу принимать как правильное утверждение пациента об ограничении высыпания обнаженной частью.Многие говорят так, чтобы спастись от неприятностей или от а. ложное ощущение слабости или потому, что они действительно не знают или забывают о существовании каких-либо извержений в другом месте.

АНАЛИЗ 10 000 ПОСЛЕДНИХ СЛУЧАЕВ КОЖИ
ЗАБОЛЕВАНИЯ, ЗАВЕДЕННЫЕ В БОЛЬНИЦЕ

Функциональные расстройства
Зуд Себорея Комедоны Милиум Гиперидроз Эфелис ​​ Меланопатия	39 13 10 1 5 3 1		Витилиго Atrophia cutis Облысение Очаговая алопеция Волосы Fragilitas crinium	4 2 56 153 2 3
Органические привязанности
И.Воспаления
Эритема * Многоформная эритема Узловатая эритема Окрашенная эритема Экзема † Контагиозное импетиго Эктима ‡ Пруриго Крапивница # Зона [= опоясывающий лишай] 4 Дерматит	470 1 5 2 2527 10 97 1 147 32 27		Рожа † Вульгарные угри Розацеа Псориаз § Пемфигус Листовая пузырчатка Красный отрубевидный лишай Глубокие воспаления Язвы ¶ Онихия	10 288 37 725 12 1 6 345 433 10
* Включая строфулус, отрубевидный лишай и розеолу † Включая лишайниковую и импетигинную формы ‡ Включая rupia non-syphilitica			# Включая крапивницу § Включая Lepra ¶ Независимо от зоба и сифилиса

II.Новые формации
Варикоз (неосложненный) Naevus vascularis Naevus spilus Verruca Callositas Clavus Cornu Ихтиоз Склеродермия Аравийский слон	41 9 2 29 10 1 2 31 1 7		Elephantiasis Graecorum [= проказа] Molluscum contagiosum Fibroma molluscum Cicatrix Cheloid Scirrhus Epithelioma Неклассифицированные опухоли	1 6 1 4 5 5 38 2
III.Кровотечения
Пурпура простая Туберкулезная пурпура Ревматическая пурпура	6 1 1

IV. Нарушения, вызванные однородными причинами
а. Паразитарные привязанности
Овощи	Tinea favosa Tinea trichophytosa: Разноцветный лишай	Circinata Tonsurans Circinata et tonurans Сикоз	156 4 67 3 18 106
Животные	Чесотка Фтериоз [= вши]		2527 327
б.Сифилитические поражения
	Первичные несчастные случаи Вторичные несчастные случаи Наследственный сифилис (младенческий) Наследственный сифилис (неинфантильный)		24 437 55 1

c. Зобные [= туберкулезные] поражения
Волчанка Скрофулодермия Лишайник scrophulosorum	198 27 3		Зобные железы Зобные язвы Зобные абсцессы	191 85 8

d.Сыпь
	Морбилли Скарлатина Вариола	1 2 6

АНАЛИЗ 1000 ПОСЛЕДУЮЩИХ СЛУЧАЕВ КОЖИ
ЗАБОЛЕВАНИЯ, ЗАВЕДЕННЫЕ В ЧАСТНОЙ ПРАКТИКЕ

Функциональные расстройства
Зуд Комедоны Гиперидроз Эфелис ​​ Кожная атрофия	11 7 1 3 1		Облысение Облысение Волосы Fragilitas crinium Косточки	18 44 5 2 4
Органические привязанности
И.Воспаления
Эритема * Роговая эритема Экзема † Контагиозное импетиго Пруриго Крапивница Зона [= опоясывающий лишай] Вульгарные угри	99 2 348 1 2 5 1 54		Розацеа Псориаз § Пемфигус Красный лишай Рубчатый лишай Фурункулус Язвы ¶	21 106 3 1 1 17 7
* Включая строфулус, отрубевидный лишай и розеолу † Включая лишайниковые и импетигинные формы			§ Включая Lepra ¶ Независимо от зоба и сифилиса

II.Новые формации
Варикоз (неосложненный) Naevus vascularis Naevus spilus Verruca Ихтиоз Склеродермия	4 2 1 4 7 1		Arabum слоновой кости Elephantiasis Graecorum [= проказа] Scirrhus Epithelioma Множественные опухоли	1 1 2 9 1
III.Кровотечения
Ревматическая пурпура Гемидроз	1 1

IV. Нарушения, вызванные однородными причинами
а. Паразитарные привязанности
Овощи	Tinea favosa Tinea tricophytosa: Разноцветный лишай	Circinata * Tonsurans Сикоз	4 10 20 6 15
* Включая так называемую маргинальную экзему
Животные	Чесотка Фтериоз [= вши]		44 7
б.Сифилитические поражения
	Вторичные и третичные несчастные случаи Наследственный сифилис (младенческий) Наследственный сифилис (неинфантильный)		51 3 3

c. Зобные [= туберкулезные] поражения
Lupus vulgaris Lupus erythematodes Scrophuloderma Scrophulosorum лишай	22 3 6 2		Зобные железы Зобные язвы Зобные абсцессы	9 2 1

Достижение надежной диагностики с использованием глубинных нейронных сетей с несколькими метками

Рис.6. Изображения, полученные с помощью классификатора, нацеленного на очаги поражения. Строка 1: запрос

изображений из тестового набора. Строка 2-6: полученные изображения из обучающей выборки.

Пунктирные границы обозначают ошибки. Базовая достоверность тестовых изображений из столбца

от A до D: (корка, изъязвление), (гиперпигментация, опухоль), (чешуйки), (эритематозная,

телеангиэктазия), (гиперпигментация ногтей, онихолиз), (отек, эритематозный) .

модели CNN. Мы обнаружили, что для изображений кожных заболеваний

CNN, точно настроенные на основе предварительно обученных моделей, работают лучше, чем

CNN, обученных с нуля.Для катиона

, нацеленного на заболевание, он может достичь только 27,6% высшей точности и 57,9%

высшей пятерки, а также 0,42 MAP. Соответствующая матрица слияния

содержит несколько высоких недиагональных значений, которые

указывают на то, что некоторые кожные заболевания не могут быть идентифицированы с помощью диагностических меток

. Для классификации, нацеленной на поражение, достигается оценка mAP 0,70

, что замечательно для задачи классификации с несколькими метками

.Результаты поиска изображений также подтверждают, что

CNN, обученные с использованием тегов поражения, очень хорошо изучают дерматологические особенности

.

ПОДТВЕРЖДЕНИЕ

Эта работа была частично поддержана штатом Нью-Йорк через

Института науки о данных Гергена при Университете

Рочестера. Мы благодарим VisualDX за обсуждения, связанные с этой работой

.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

[1] Н. Кокс и И. Коулсон, «Диагностика кожных заболеваний», Учебник Рука

Дерматология, 7-е изд.Оксфорд: Blackwell Science, т. 5, 2004.

[2] Дж. Д. Уитед и Дж. М. Гричник, «У этого пациента родинка или меланома

?» Джама, т. 279, нет. 9, pp. 696–701, 1998.

[3] П. Серманет, Д. Эйген, Х. Чжан, М. Матье, Р. Фергус и

Ю. ЛеКун, «Перепад: интегрированное распознавание, локализация и детектирование

с использованием сверточных сетей », CoRR, т. abs / 1312.6229, 2013.

[Онлайн]. Доступно: http://arxiv.org/abs/1312.6229

[4] S.Иоффе и К. Сегеди, «Пакетная нормализация: ускорение глубокого обучения сети

за счет уменьшения внутреннего ковариантного сдвига», CoRR, vol.

abs / 1502.03167, 2015. [Онлайн]. Доступно: http://arxiv.org/abs/1502.

03167

[5] К. Сегеди, В. Лю, Ю. Цзя, П. Серманет, С. Рид, Д. Ангелов,

Д. Эрхан, В. Ванхаук и А. Рабинович, «Углубляясь вглубь. с

сверток, CoRR, т. abs / 1409.4842, 2014. [Онлайн]. В наличии:

http: // arxiv.org / abs / 1409.4842

[6] К. Симонян, А. Зиссерман, «Очень глубокие сверточные сети

для распознавания крупномасштабных изображений», CoRR, vol. abs / 1409.1556, 2014.

[Онлайн]. Доступно: http://arxiv.org/abs/1409.1556

[7] О. Русаковский, Дж. Дэн, Х. Су, Дж. Краузе, С. Сатиш, С. Ма,

З. Хуанг, А. Karpathy, A. Khosla, M. Bernstein, AC Berg, и

L. Fei-Fei, «Проблема визуального распознавания ImageNet Large Scale»,

International Journal of Computer Vision (IJCV), vol.115, нет. 3, pp.

211–252, 2015.

[8] Дж. Арройо и Б. Запирейн, «Автоматическое обнаружение меланомы на дерматоскопических изображениях

», в «Методы компьютерного зрения для диагностики

рака кожи». сер. Series in BioEngineering, J. Scharcanski and M. E.

Celebi, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 2014, стр. 139–192. [Онлайн].

Доступно: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-39608-3 6

[9] Ф. Се, Ю. Ву, З. Цзян и Р. Мэн, «Дерматоскопия. обработка изображений

для китайцев », в« Методы компьютерного зрения для диагностики рака кожи

», сер.Series in BioEngineering, J. Scharcanski and M. E.

Celebi, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 2014, стр. 109–137. [Онлайн].

Доступно: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-39608-3 5

[10] Г. Фабброчини, В. Вита, С. Каччапуоти, Г. Лео, К. Лигуори , A. Paolillo,

A. Pietrosanto и P. Sommella, «Автоматическая диагностика меланомы

на основе контрольного списка из 7 пунктов», в «Методы компьютерного зрения для диагностики рака кожи

», сер.Series in BioEngineering, J. Scharcanski

и M. E. Celebi, Eds. Springer Berlin Heidelberg, 2014, стр. 71–107.

[Онлайн]. Доступно: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-39608-3 4

[11] A. S´

aez, B. Acha и C. Serrano, «Анализ структуры в дерматоскопические

изображений »в кн. Методы компьютерного зрения для диагностики кожи

Рак, сер. Series in BioEngineering, J. Scharcanski and M. E. Celebi,

Eds. Springer Berlin Heidelberg, 2014, стр.23–48. [Онлайн]. Доступно:

http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-39608-3 2

[12] К. Барата, Дж. Маркес и Т. Мендонца, «Мешок с — классификация функций

Модель

для диагностики меланомы на изображениях дерматоскопии с использованием дескрипторов цвета и текстуры

», в Анализе и распознавании изображений, сер.

Конспект лекций по информатике, М. Камель и А. Кампильо, ред.

Springer Berlin Heidelberg, 2013, т. 7950, стр. 547–555. [Онлайн].

Доступен: http: // dx.doi.org/10.1007/978-3-642-39094-4 62

[13] A. Cruz-Roa, A. Basavanhally, F. Gonz´

alez, H. Gilmore, M. Feldman,

S Ганесан, Н. Ши, Дж. Томашевски и А. Мадабхуши, «Автоматическое обнаружение инвазивной протоковой карциномы

на полных изображениях слайдов с помощью сверточных нейронных сетей

», в журнале SPIE Medical Imaging. International

Общество оптики и фотоники, 2014, стр. 904 103–904 103.

[14] Х. Ван, А. Круз-Роа, А. Басаванхалли, Х.Гилмор, Н. Ши, М. Фельд —

человек, Дж. Томашевски, Ф. Гонсалес и А. Мадабхуши, «Каскадный ансамбль сверточных нейронных сетей

и функции ручной работы для обнаружения митоза

», в SPIE Medical Imaging . Международное общество

Оптика и фотоника, 2014 г., стр. 90 410B – 90 410B.

[15] Дж. Аревало, А. Круз-Роа, В. Ариас, Э. Ромеро и Ф. А. Гонц

алез, «Среда обучения неконтролируемым функциям

для изображения базально-клеточной карциномы.

Анализ

», искусственный интеллект в медицине, 2015.

[16] А. Эстева, Б. Купрел и С. Трун, «Глубокие сети для ранней стадии кожи

классификации болезней и рака кожи», 2015 г.

[17] Дж. В. Ратклифф и Д. Е. Метценер, «Сопоставление с образцом. : Подход гештальта

», Журнал доктора Добба, т. 13, вып. 7, стр. 46, 1988.

[18] А. Крижевский, И. Суцкевер и Г. Э. Хинтон, «Классификация Imagenet

с глубокими сверточными нейронными сетями», в Advances in NeuralIn-

Form Processing Systems 25, F.Pereira, C. Burges, L. Bottou и

K. Weinberger, Eds. Curran Associates, Inc., 2012, стр. 1097–1105.

[19] К. Хе, Х. Чжан, С. Рен и Дж. Сан, «Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений

», препринт arXiv arXiv: 1512.03385, 2015.

[20] Я. Цзя, Э. Шелхамер, Дж. Донахью, С. Караев, Дж. Лонг, Р. Гиршик,

С. Гуадаррама и Т. Даррелл, «Кафе: сверточная архитектура для быстрого внедрения функций

», препринт arXiv arXiv: 1408.5093, 2014.

[21] М. А. Нильсен, Нейронные сети и глубокое обучение. Определение

Press, 2015.

[22] М.-Л. Чжан и З.-Х. Чжоу, «Многоуровневые нейронные сети с приложениями

для функциональной геномики и категоризации текста», IEEE Transactions

по инжинирингу знаний и данных, вып. 18, нет. 10, pp. 1338–1351,

, октябрь 2006 г.

[23] Дж. Йосински, Дж. Клун, Й. Бенджио и Х. Липсон, «Насколько переносимы

функций в глубоких нейронных сетях?» CoRR, т.abs / 1411.1792, 2014.

[Онлайн]. Доступно: http://arxiv.org/abs/1411.1792

[24] М. Чжу, «Напоминание, точность и средняя точность», Департамент статистики и актуарных наук

, Университет Ватерлоо, т. 2, 2004.

Семь классов классификации поражений кожи с использованием инкрементальной сверточной нейронной сети в Python, Анкит Чопаде :: SSRN

9 стр. Размещено: 15 апр 2020

Дата написания: 13 апреля 2020 г.

Абстрактные

Классификация кожных поражений по различным типам рака играет решающую роль в диагностике различных местных и связанных с генами заболеваний в области медицины.Классификация этих поражений на несколько типов рака, то есть меланома (MEL), меланомная невес (NV), базальноклеточная карцинома (BCC), актинический кератоз (AKIEC), доброкачественный кератоз (BKL), дерматофиброма (DF), поражение сосудов (VASC) дает некоторое представление о болезни. Рак кожи — самый смертельный тип рака, но пациенты быстро выздоравливают, если болезнь обнаруживается на ранних стадиях. Несколько подходов к автоматическому обнаружению и диагностике были исследованы разными авторами с использованием различных методов.В этой статье представлена ​​классификация кожных поражений при различных видах рака кожи с последующим применением инкрементального подхода для сверточной нейронной сети к изображениям дерматоскопии. В этой статье используется набор данных задачи International Skin Imaging Collaboration (ISIC) 2018. Процедура, использованная в этой статье, дает точность 90,26%.

Ключевые слова: Дермоскопическое изображение, инкрементальная сверточная нейронная сеть (ICNN), классификация поражений, Python, набор данных, поражения кожи, меланома (MEL), меланомные невусы (NV), базальноклеточная карцинома (BCC), актинический кератоз (AKIEC), Доброкачественный кератоз (BKL), дерматофиброма (DF), поражение сосудов (VASC)

Рекомендуемое цитирование: Предлагаемая ссылка

Chopade, Ankit, Семь классов классификации поражений кожи с использованием инкрементальной сверточной нейронной сети в Python (13 апреля 2020 г.).Материалы Международной конференции по достижениям в области электроники, электротехники и вычислительного интеллекта (ICAEEC) 2019, Доступно на SSRN: https://ssrn.com/abstract=3574612 или http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3574612

Принципы дерматологии — Knowledge @ AMBOSS

Последнее обновление: 10 августа 2021 г.

Резюме

Дерматология — это отрасль медицины, занимающаяся кожей, волосами и ногтями, а также связанными с ними состояниями.Базовые знания дерматологии необходимы каждому врачу, так как примерно 50% консультаций по вопросам кожи первоначально оцениваются недерматологами. В Соединенных Штатах наиболее распространенные состояния, наблюдаемые дерматологами, включают акне, актинический кератоз, немеланомный рак кожи, доброкачественные опухоли и контактный дерматит. Поражения кожи могут быть первичными или вторичными. Первичные поражения (например, пятна или папулы) появляются как прямой результат болезненного процесса. Вторичные поражения, такие как чешуйки или язвы, могут развиваться из первичных поражений или возникать в результате внешней травмы (например,г., инфекции, расчесывание). Дерматологические состояния часто можно диагностировать на основании истории болезни пациента и физического обследования, но для подтверждения диагноза могут потребоваться лабораторные исследования или биопсия. Дерматологические заболевания лечат с помощью лекарств (местных и системных) и таких процедур, как хирургия, криотерапия, лучевая терапия или фототерапия. Местные методы лечения часто являются первым выбором, поскольку они вызывают меньше системных побочных эффектов и легко поддаются лечению.

История болезни

Физикальное обследование

• Цель: изучить кожу (включая руки, рот и кожу головы) и ногти, чтобы помочь в определении рабочего диагноза или различий, а также любых возможных диагностических / лечебных шагов на основе наблюдений.
• Методы обследования
  • Осмотр
  • Пальпация: оценка консистенции (например, мягкости, твердости) и глубины
  • Типичные кожные пробы, как указано
  • Осмотр дерматоскопом, как указано

Руки, рот, кожу головы и ногти нельзя упускать из виду во время дерматологического обследования.

• Определите тип поражения. См. Ниже первичные поражения кожи, вторичные поражения кожи и сложные поражения кожи.
• Опишите характеристики поражения
  • Местоположение
  • Номер (один / несколько)
  • Размер
  • Цвет: например, розоватое обесцвечивание
  • Текстура: например, атрофическая, мозолистая, твердая, бородавчатая
  • Форма: например, круглая, овальная, кольцевая
  • Распределение
    • Симметричная / асимметричная
    • Односторонняя / двусторонняя
    • Диффузная / сгруппированная
  • Вторичные изменения (например, в результате царапания)

экзамен

Многие системные заболевания могут проявляться при обнаружении на руках пациента.

Первичные поражения кожи


Папула

Обзор наиболее распространенных первичных поражений кожи
Первичные поражения	Описание
Макула
Патч (дерматология)
Узелок (дерматология)	Возвышенное поражение,> 1 см как по диаметру, так и по глубине
Зубной налет (дерматология)
Везикула (дерматология)76
Булла
Пшеница
Пустула

Каталожные номера: ^{[2] [3]}

Вторичные поражения кожи

Обзор наиболее распространенных вторичных поражений кожи
Вторичные поражения	Описание
Чешуя (дерматология)
Корка
расщелина)
Язва (дерматология)	Более глубокие поражения округлой или неправильной формы, возникающие в результате потери эпидермиса и некоторой части дермы.
Эрозия
Раздражение (царапины)	Истирание, вызванное механической силой, обычно затрагивающей эпидермис (но иногда достигающей внешнего слоя дермы)
Некроз
Атрофия кожи
Рубец	Состоит из новой соединительной ткани, которая заменила утраченное вещество Разрастание рубцовой ткани проявляется как келоид (утолщенная, приподнятая ткань, которая выходит за границы рубца и не показывает регрессии).

Каталожные номера: ^{[2] [3]}

Сложные поражения кожи

911

Диагностические меры

• Большинство кожных заболеваний можно диагностировать с помощью кожного осмотра.
• Некоторым могут потребоваться дополнительные диагностические меры для подтверждения или мониторинга, в том числе:

Дерматопатология

Обзор шагов лечения

Варианты лечения

Внешний вид кожи позволяет использовать различные варианты лечения, в том числе:

• Системные лекарства
• Местные лекарства
• Физические процедуры
  • Хирургия
  • Криотерапия (лечение с использованием жидкого азота для воздействия на аномальные ткани очень низких температур и разрушения злокачественных или предраковых клеток; часто используется для лечения кожных поражений)
  • Лучевая терапия
  • Фототерапия

Типы препаратов местного действия

^[6]

Лекарства должны всасываться в кожу, чтобы быть эффективными, поэтому выбор правильного типа препарата для местного применения для фармакологического средства очень важен.Примеры включают:

• Кремы
• Мази
• Лосьоны, пены и гели

Стероиды для местного применения

Стероиды для местного применения являются наиболее часто используемым местным лечением в дерматологии.

• Преимущества
  • Высокая терапевтическая ценность
  • Относительно безопасно: мало местных и системных побочных эффектов
• Наиболее частые побочные эффекты
• Типичные примеры

Ссылки

1. Принципы дерматологической практики — исследование CME кожи. https://www.dermnetnz.org/cme/principles/examination-of-the-skin/ . Обновлено: 1 января 2008 г. Доступ: 3 сентября 2017 г.
2. Freeman et al. Мозоли и мозоли в результате механического гиперкератоза. Американский семейный врач . 2002 г. .
3. Описание поражений кожи. http://www.msdmanuals.com/professional/dermatologic-disorders/approach-to-the-dermatologic-patient/description-of-skin-lesions .Обновлено: 1 июня 2016 г. Доступ: 15 мая 2017 г.
4. Модуль первичной помощи в дерматологии, Номенклатура кожных поражений. https://web.pediatrics.wisc.edu/education/derm/text.html . Обновлено: 15 мая 2017 г. Дата обращения: 15 мая 2017 г.
5. Люнг А.К., Чан К.В. Обследование ребенка с пурпурой. Am Fam Врач . 2001; 64 (3): с.419-428.
6. Принципы местной дерматологической терапии. http://www.merckmanuals.com/professional/dermatologic-disorders/principles-of-topical-dermatologic-therapy . Обновлено: 1 марта 2017 г. Доступ: 3 сентября 2017 г.
7. Маркс Дж. Дж. Младший, Миллер Дж. Дж. Принципы дерматологии Lookingbill и Marks . Сондерс Эльзевир ; 2013
8. Амирлак Б. Анатомия кожи. В: Caputy GG, Анатомия кожи . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: WebMD. http: // emedicine.medscape.com/article/1294744 . Обновлено: 18 июля 2015 г. Дата обращения: 15 мая 2017 г.
9. Структура нормальной кожи. http://www.dermnetnz.org/topics/the-structure-of-normal-skin/ . Обновлено: 15 мая 2017 г. Дата обращения: 15 мая 2017 г.
10. Слои кожи. https://training.seer.cancer.gov/melanoma/anatomy/layers.html . Обновлено: 15 мая 2017 г. Дата обращения: 15 мая 2017 г.
11. Чжан С-Икс. Атлас гистологии . Springer Science & Business Media ; 2013

IRJET-Запрошенная вами страница не найдена на нашем сайте

IRJET приглашает статьи из различных инженерных и технологических дисциплин для Тома 8, выпуск 10 (октябрь 2021 г.)

Отправить сейчас

---

IRJET, выпуск 8 10 октября 2021 г. Публикация продолжается …

Обзор статей

---

Получено IRJET «Импакт-фактор научного журнала: 7.529 «на 2020 г. Октябрь 2021 г.)

Отправить сейчас

---

IRJET Vol-8, выпуск 10, октябрь 2021 г. Публикация продолжается …

Обзор статей

---

Получено IRJET «Фактор влияния научного журнала: 7.529 «на 2020 г. Октябрь 2021 г.)

Отправить сейчас

---

IRJET Vol-8, выпуск 10, октябрь 2021 г. Публикация продолжается …

Обзор статей

---

Получено IRJET «Фактор влияния научного журнала: 7.529 «на 2020 г. Октябрь 2021 г.)

Отправить сейчас

---

IRJET Vol-8, выпуск 10, октябрь 2021 г. Публикация продолжается …

Обзор статей

---

Получено IRJET «Фактор влияния научного журнала: 7.529 «на 2020 г. Октябрь 2021 г.)

Отправить сейчас

---

IRJET Vol-8, выпуск 10, октябрь 2021 г. Публикация продолжается …

Обзор статей

---

Получено IRJET «Фактор влияния научного журнала: 7.529 «на 2020 г. Октябрь 2021 г.)

Отправить сейчас

---

IRJET Vol-8, выпуск 10, октябрь 2021 г. Публикация продолжается …

Обзор статей

---

Получено IRJET «Фактор влияния научного журнала: 7.529 «на 2020 г. Октябрь 2021 г.)

Отправить сейчас

---

IRJET Vol-8, выпуск 10, октябрь 2021 г. Публикация продолжается …

Обзор статей

---

Получено IRJET «Фактор влияния научного журнала: 7.529 «на 2020 г. Октябрь 2021 г.)

Отправить сейчас

---

IRJET Vol-8, выпуск 10, октябрь 2021 г. Публикация продолжается …

Обзор статей

---

Получено IRJET «Фактор влияния научного журнала: 7.529 »на 2020 год.


Проверить здесь

---

IRJET получил сертификат регистрации системы менеджмента качества ISO 9001: 2008.

---

История дерматологии: изучение кожных заболеваний на протяжении веков

Первые научные конгрессы и журналы

Изучение дерматологии претерпело период интенсивных преобразований и эволюций в конце 19 века, став настолько обширным, что возникновение конкретной и консолидированной на международном уровне медицинской специальности было неизбежным.8–10 С этой точки зрения в 1889 году в Париже, в Музее дерматологии больницы Сент-Луиса, прошел первый Международный конгресс дерматологов и сифилологов (рис. 9). Почетным президентом Конгресса был уролог Филипп Рикор (1800–1889), считавшийся отцом французской венерологии XIX века, а председателем — дерматолог Альфред Харди (1811–1893), бывший ученик Алиберта и еще один ученик Св. Louis Hospital.41,56

В 19 веке были изданы первые специализированные журналы по дерматологии и венерологии, направленные на популяризацию знаний в данной области.Научный журнал Syphilidologie, основанный в Лейпциге в 1838 году, был первым изданием, представляющим дерматологический интерес. В 1843 году журнал Annales des maladies de la peau et de la syphilis стал первым изданием, действительно посвященным дерматологии.41

Изобретения, которые произвели революцию в дерматологической практике

Расширение научных знаний на протяжении 20-го века и разработка новых диагностических и терапевтических ресурсов привел к нескольким достижениям в дерматологической практике.Выделены некоторые из наиболее важных нововведений того периода:

Фотография

На протяжении всей истории медицины клинические случаи, диагнозы и лечение пациентов записывались в письменной форме с помощью заметок и медицинских записей, а также передавались профессионалам через устные обсуждения и коммуникации. Однако изображения — основополагающие для ухода и обучения в дерматологии — полагались исключительно на зрительную память.57

Визуальная документация кожных заболеваний началась с гравюр на дереве, которые превратились в гравюры на дереве, разноцветные гравюры на меди и восковые муляжи, пока не достигли фотографических записей. с изобретением фотографии в 1840 году.Спустя годы, в 1865 году, Александр Джон Бальманно Сквайр (1836–1908) стал первым дерматологом, применившим фотографию для регистрации кожных заболеваний. Три года спустя Альфред Луи Филипп Харди, глава дерматологического отделения L’hôpital Saint-Louis, опубликовал книгу Clinique photographyique de L’hôpital Saint-Louis, серию фотографий клинических клинических случаев дерматологии в клинике41,57. было опубликовано несколько атласов и учебников с записями изображений кожных поражений, которые предоставили знания нескольким поколениям дерматологов.

Дерматоскопия

Использование оптических устройств для диагностики кожных поражений началось с поверхностной микроскопии, впервые примененной Петрусом Боррелиусом (1620–1671) для наблюдения за капиллярами на ногтевом ложе и складках. Этот метод в настоящее время известен как капилляроскопия. . В 1878 году немецкий физик Эрнст Карл Аббе (1840–1905) усовершенствовал технику использования кедрового масла в качестве средства контакта с целью увеличения резкости изображений, прототип контактной дерматоскопии10,58

Термин дерматоскопия был впервые упоминается Йоханом Сапфьером в 1920 году, описавшим в своих статьях различные применения поверхностной микроскопии (рис.10), такие как исследование капилляров, кожных поражений туберкулеза и сифилиса, и даже меланоцитарных поражений и их глобул, в которых он все еще не мог идентифицировать злокачественные новообразования.10,58,59

Различие между доброкачественными и злокачественными меланоцитарными поражениями было описана только в 1971 году дерматологом Роной Маки из Университета Глазго, которая сообщила об использовании поверхностной микроскопии для диагностики пигментных опухолей.10,58 Дерматоскопия в настоящее время считается важной для диагностики опухолей кожи, а также других состояний, таких как паразитарные и воспалительные заболевания.

Фототерапия

Первые сообщения о воздействии солнца в качестве терапевтического средства при кожных заболеваниях относятся к Древнему Египту, в котором растение Ammi majus L. использовалось в качестве фотосенсибилизатора при лечении витилиго15,16. Ультрафиолетовое излучение для лечения дерматологических заболеваний приписывают Нильсу Рибергу Финсену (1860–1904), датскому врачу, который применил фильтрованный солнечный свет для лечения вульгарной волчанки в 1893 году. Восемь лет спустя, в 1901 году, Финсен использовал угольную дуговую лампу для лечения волчанки. , получивший Нобелевскую премию по медицине в 1903 году.15,60

Широкополосное УФ-В излучение было введено Уильямом Генри Гёкерманом (1884–1954) для лечения псориаза в 1923 году.15 В 1960-х и 1970-х годах дерматолог Томас Б. Фитцпатрик (1919–2003) провел первые исследования фотохимиотерапии с использованием псоралена (8-MOP), как местного, так и перорального применения в качестве фотосенсибилизаторов, связанных с высокоинтенсивным УФА-излучением, впоследствии называемого ПУВА (псорален и УФА) 15,60

В 1981 году Пэрриш и Дженике опубликовали исследование, в котором они заявили, что выбор длин волн от 300 до 325 нм, а также использование монохроматического излучения вместо широкого диапазона излучения будет иметь более эффективный терапевтический эффект при лечении псориаза, меньшее повреждение клеточной ДНК и меньший риск эритемы. .61 С тех пор узкополосное УФB-излучение оказалось более эффективным и получило более широкое распространение во всем мире, превзойдя PUVA.15

Лазеры

Использование лазеров в дерматологических процедурах было впервые предложено дерматологом Леоном Гольдманом (1906-1997), который в 1963 г. сообщил о селективном разрушении пигментных структур кожи — невусов, меланом и татуировок — с помощью импульсного рубинового лазера. Позже, в книге «Биомедицинские аспекты лазера» (1967), Гольдман представляет несколько возможностей и применений лазеров в медицине; в последующие годы он усилил эти применения за счет использования неодимового лазера непрерывного действия (Nd-YAG) при сосудистых мальформациях (1973) и смешанных кавернозных гемангиомах (1976–1977).16,62

В 1989 г. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) одобрило первый лазер для удаления пигментированных волос, а в 1991 г. — для удаления татуировок.16,62 Несмотря на первоначальное отсутствие интереса, лазеры в настоящее время занимают важное место в мире. дерматология с широким спектром терапевтических и эстетических применений.

Криохирургия

Британский врач Джеймс Арнотт (1797–1883) был пионером в применении методов замораживания в качестве терапевтического средства. С 1845 по 1851 год Арнотт замораживал опухоли груди и кожи, используя физиологические растворы с колотым льдом (-18 ° C / -24 ° C), отмечая сокращение поражений, а также обезболивание, обеспечиваемое льдом.В последующие десятилетия были разработаны другие формы замораживания с упором на использование замораживающих жидкостей и сжиженных газов.63

Первое использование жидкого кислорода (-190 ° C) в криохирургии было выполнено в 1889 году дерматологом Кэмпбеллом Уайтом. из Нью-Йорка, который использовал ватный тампон, погруженный в жидкий кислород, а затем приложил его к кожным поражениям опоясывающего герпеса, вирусным бородавкам, красной волчанке и базальноклеточной карциноме. Несмотря на легкий доступ к жидкому кислороду, его горючие свойства делали его повседневное использование опасным.63,64

Врач Рэй Аллингтон впервые в клинической практике применил более безопасный жидкий азот (-196 ° C) для лечения вирусных бородавок, кератозов и других неопухолевых форм кожи. Помимо жидкого азота появились устройства с криогенными агентами, включая закись азота, диоксид углерода, аргон, хлористый этил и фторированные углеводороды. В настоящее время криохирургия широко показана для лечения доброкачественных и злокачественных образований кожи. 63

Дерматологическая хирургия

До середины 20 века дерматологическая практика была в основном клинической, и большинство терапевтических методов ограничивалось использованием лекарств; Биопсия кожи не была обычным методом, и удаление кожных повреждений было исключительным.В 1950-х и 1960-х годах дерматологи изучили хирургические процедуры, разработали методы, публикации и технологические ресурсы, которые окончательно превратили дерматологию в клинико-хирургическую специальность.65

Среди достижений дерматологии в хирургической области — вклад хирурга-дерматолога Фредерика Эдварда. Мос (1910–2002) из ​​Университета Висконсина заслуживает внимания. В 1940 году Моос впервые описал хирургическую технику, которая позволила удалить злокачественные новообразования кожи при сохранении здоровой кожи вокруг поражения, эта методика первоначально называлась хемохирургией с фиксацией ткани in vivo (рис.11). Термин хемохирургия был принят из-за использования хлорида цинка для фиксации. В 1956 году, когда была продемонстрирована возможность анализа небольших повреждений в свежей ткани, он изменил номенклатуру на хирургическое иссечение под микроскопом.65–68

Техника Мооса, широко известная как микрографическая хирургия Мооса, заключается в удалении рака кожи, включая оба вида. пораженную ткань и подлежащую ткань по глубине, оценивая иссеченные части под микроскопом, пока не будет получен свободный край.Микрографическая хирургия Мооса была создана и развита в дерматологии и признана одной из основных вех в этой специальности.65–69

Еще одной важной вехой в дерматологической хирургии стала техника вспучивающейся анестезии, описанная в 1987 году американским дерматологом Джеффри А. Кляйном. (1944) в Калифорнийском университете. Техника включала подкожную инфильтрацию разбавленного лидокаина и адреналина, вызывая отек и припухлость в области хирургического вмешательства, что привело к местной анестезии кожи и подкожной клетчатки.Благодаря этой новой технике в дерматологии получили широкое распространение амбулаторные хирургические процедуры, такие как биопсия и удаление новообразований кожи, трансплантация волос и хирургия подмышечного гипергидроза.65,70

Cosmiatry

Термин космиатрия был признан медицинским сообществом в 1959 году. во время Всемирного конгресса дерматологов в Стокгольме (Швеция), что сделало их более заметными среди дерматологов.71 Однако эстетические процедуры вызывают интерес дерматологов на протяжении многих веков.В 1882 году Пол Герсон Унна (1850–1929) представил в своих публикациях применение отшелушивающих агентов, таких как фенол, трихлоруксусная кислота, резорцин и салициловая кислота, для химического пилинга72. с момента описания использования ботулинического токсина для лечения мимических морщин Каррутерс, группой мужа и жены (дерматолога и офтальмолога) .65 Ботулинический токсин — это нейротоксин, вырабатываемый бактерией Clostridium botulinum, этиологическим агентом ботулизма. Заболевание, впервые зарегистрированное в 1793 году в Германии, после смерти нескольких человек из-за пищевого отравления в результате употребления сырых колбас.В этом эпизоде ​​немецкий врач Юстинус Кристиан Кернер (1786–1862), первым изучивший ботулизм, назвал ботулинический токсин «колбасным ядом». Эмиль Ван Эрменгем (1851–1932), профессор Гентского университета (Бельгия), вдохновленный идеей токсина «колбасный яд», при выделении бактерий, производящих его в 1895 году, назвал его Clostridium botulinum, поскольку botulus означает колбаса на латыни.73

В течение 1990-х годов ботулинический токсин получил несколько клинических применений, таких как лечение косоглазия, блефароспазма, гемифациального спазма и цервикальной дистонии.Однако только в 2002 году Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) одобрило его эстетическое использование для лечения глабеллярных морщин. С тех пор применение ботулотоксина распространилось среди дерматологов.73

Помимо ботулотоксина, дерматологи переняли и другие методы омоложения кожи, такие как использование филлеров. В конце 1970-х годов Стэнфордский университет (США) разработал первый инъекционный дермальный имплант с бычьим коллагеном (Zyderm I®), одобренный FDA в 1981 году для заполнения мягких тканей.72 Однако, поскольку это гетерологичное вещество, бычий коллаген продемонстрировал антигенный потенциал с короткой продолжительностью действия.74

Синтетические наполнители продемонстрировали большую безопасность и большую продолжительность действия. Гиалуроновая кислота, линейный полисахарид, состоящий из цепочек гликозаминогликанов, признан золотым стандартом для коррекции морщин на лице, потери контура и восстановления объема лица. Первой гиалуроновой кислотой, одобренной FDA для эстетического использования, был Restylane® в 2003 году, за которым последовали несколько других форм в последующие десятилетия.72,74

Другой важный наполнитель, поли-L-молочная кислота, коммерчески известная как Sculptra® — полимер молекул молочной кислоты с биостимулирующим действием на коллаген — был впервые одобрен FDA в 2004 году, предписан для коррекция ВИЧ-ассоциированной липодистрофии.

Previous Post

Что помогает при сильном кашле у взрослого: Страница не найдена | Доктор МОМ®

Next Post

Средство против пролежней: Лекарства для лечения пролежней цена от 13 руб, купить Лекарства для лечения пролежней в Москве, Лекарства для лечения пролежней инструкция по применению

Следующие записи

Разное

Польза спермы для мужчин: 6 интересных фактов о мужской сперме

Разное

Пучками лезут волосы почему: Причины сильного выпадения волос и их лечение

Разное

Как измельчить в порошок яичную скорлупу: Как перемолоть яичную скорлупу без кофемолки

Разное

Как соль влияет на организм: польза и вред для организма человека. Несколько мифов о соли

Разное

С чем нельзя пить кефир: С чем сочетается кефир и с чем его употреблять не стоит – Какие продукты нельзя запивать кефиром? — Рамблер/женский

Добавить комментарий Отменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Комментарий *

Имя *

Email *

Сайт

Обзор сложных поражений кожи [4]
Сложные поражения				Описание
Кровоизлияние	Гематома 76 46 910 Вызвано кровотечением в подкожную клетчатку, мышцу, ткань органа или полость Сразу после травмы: красный Через 24–96 ч: темно-красный; фиолетовый; синий / черный Причина: кровь свертывается и гемоглобин разлагается до желчного пигмента. Через 4–7 дней: темно-зеленый Через 7 дней: желтый; коричневатый
	Подтипы гематом = пурпура	Непальпируемая пурпура	Петехии
			Экхимоз	Плоские, красно-пурпурные, более крупная форма петехий, размером> 5 мм
		Пальпируемая пурпура		Выступающие красно-пурпурные высыпания
Высыпания			Экзантема	Расширенная однородная сыпь (локализованная или генерализованная) 83 900
			Эритема	Покраснение кожи в результате расширения сосудов (бледнеет при надавливании)
			Эритродермия	Общее покраснение кожи
			Макулопапулезная сыпь
			Дальнейшие поражения			Лихенификация	Утолщение кожи с подчеркнутыми отметинами на коже
Экзема