メラノサイト病変の人間と自動セグメンテーションの変動性

4人の「ジュニア」、4人の「シニア」、4人の「エキスパート」皮膚科医による60枚のデジタル皮膚鏡画像の二重盲検評価において、メラノサイト病変の境界識別において有意なオペレーター間の変動性が観察されました（病変の面積の約10 - 20%の不一致）。エキスパート皮膚科医は、シニアおよびジュニア皮膚科医よりも互いの合意が高く、より「厳密な」セグメンテーションへのわずかな傾向を示しました。その後、人間のオペレーター間の変動性を利用して、3つの基本的な最先端自動セグメンテーション技術と新しい技術を代表する4つのアルゴリズムのセグメンテーション精度を評価しました。私たちの評価方法論は、以前の研究で遭遇したいくつかの重要な課題に対処しており、独自の関心を持つかもしれません。4つのアルゴリズムのうち3つは、シニアおよびジュニア皮膚科医よりもエキスパート皮膚科医との合意がかなり低く（病変の面積の約30%の不一致）、残りのアルゴリズムは他のエキスパート皮膚科医との合意が比較可能でした。