Journals / İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Dergisi / 2021 / Cilt: 6 - Sayı: 3

An Application for Automated Diagnosis of Facial Dermatological Diseases

Yüzdeki Dermatolojik Hastalıkların Otomatik Teşhisi İçin Bir Uygulama

Pages
91–99
Publication Date
2021-09-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Therefore, it can be useful for both patients and researchers working in this area.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Objective: Dermatological diseases are public health problems.
📊
Key Findings & Data:In the literature, there are many techniques on automated lesion classification to provide accurate, objective, reliable and reproducible results for the diagnosis of several dermatological diseases.
💡
Conclusion & Impact:Therefore, it can be useful for both patients and researchers working in this area.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Sınıflandırma · derin öğrenme · teşhis

Abstract

Objective: Dermatological diseases are public health problems. Several factors including subjective diagnosis, lack of enough dermatologists, inability to go to a dermatologist due to old age, psychological problems or pandemic like coronavirus enforce to use automated techniques in dermatology. In the literature, there are many techniques on automated lesion classification to provide accurate, objective, reliable and reproducible results for the diagnosis of several dermatological diseases. However, although the techniques are promising, they become useless without a user interface for many patients or users who don’t have any prior knowledge on how to choose or set appropriate parameters and how to run source codes. Therefore, the objective of this work is to develop an application with an efficient user interface for patients and dermatologists. Material and Method: The application has been developed with Matlab (R2019) using digital photographs provided from public databases. Results: An application with an efficient and friendly user interface has been designed and implemented for patients with dermatological diseases. Conclusion: The application can present results of (i) lesion segmentation, (ii) image classification, and (iii) analysis according to time periods. It provides to view data easily and parametrization of the network. It can also be useful for dermatologists to analyze lesions or make decisions about diseases. Also, the application can be used for educational purpose since it provides information and tests on dermatological diseases. Therefore, it can be useful for both patients and researchers working in this area.

Özet

Amaç: Dermatolojik hastalıklar halk sağlığı problemleridir. Teşhisin öznel olması, yeterli dermatolog bulunmaması, yaşlılık, psikolojik sorunlar veya koronavirüs salgını gibi nedenlerle dermatoloğa gidememek gibi çeşitli faktörler dermatolojide otomatik tekniklerin kullanılmasını zorunlu hale getirmiştir. Literatürde, çeşitli dermatolojik hastalıkların teşhisinde doğru, objektif, güvenilir ve tekrarlanabilir sonuçlar sağlamak için otomatik lezyon sınıflandırması üzerine birçok teknik vardır. Fakat bu teknikler, ümit verici olmasına rağmen, uygun parametrelerin nasıl seçileceği veya nasıl ayarlanacağı ve kaynak kodlarının nasıl çalıştırılacağı konusunda önceden bilgisi olmayan birçok hasta veya kullanıcı için, bir ara yüz olmadan faydasız hale gelmektedirler. Bu nedenle, bu çalışmanın amacı, hastalar ve dermatologlar için etkili bir kullanıcı ara yüzüne sahip bir uygulama geliştirmektir. Gereç ve Yöntem: Uygulama genel veri tabanlarından sağlanan dijital fotoğraflar kullanılarak Matlab (R2019) ile geliştirilmiştir. Bulgular: Dermatolojik hastalıkları olan hastalar için etkili ve kullanıcı dostu ara yüze sahip bir uygulama tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Sonuç: Uygulama, (i) lezyon bölütleme, (ii) görüntü sınıflandırması ve (iii) zaman periyotlarına göre analiz sonuçlarını sunmaktadır. Verilerin kolayca görüntülenmesini ve ağın parametrelendirilmesini sağlamaktadır. Dermatologlar tarafından lezyon analizinde veya karar verme aşamasında da kullanılabilir. Ayrıca uygulama, dermatolojik hastalıklar hakkında bilgi ve testler sağladığı için eğitim amaçlı da kullanılabilmektedir. Dolayısıyla bu hem hastalar hem de bu alanda çalışan araştırmacılar için faydalı olacaktır.

🔖

Cite This Article

GÖÇERİ, E. (2021). An Application for Automated Diagnosis of Facial Dermatological Diseases. İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Dergisi, Cilt: 6 - Sayı: 3, 91–99. https://ajindex.com/articles/772731

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Fritsch P, Burgdorf W. The skin and its diseases: an overview. European Journal of Dermatology. 2016 April 2;16(2):209-212.
  2. Tizek L, Schielein MC, Seifert F, Biedermann T, Böhner A, Zink A. Skin diseases are more common than we think: screening results of an unreferred population at the Munich Oktoberfest. European Academy of Dermatology and Venereology. 2019 July 7;33(7):1421-1428.
  3. Svensson RF, Ofenloch M, et al. 2017. Prevalence of skin disease in a population-based sample of adults from five European countries. British Journal of Dermatology. 2018 May 5;178(5):1111-1118.
  4. Lim HW, Collins SAB, et al. The burden of skin disease in the United States. American Academy of Dermatology. 2017 May 17;76(5):958-972.
  5. PlokaDot Mama Foundation, About Melanoma., [cited 2020 September 10]. Available from: http://polkadotmama.org/aboutmelanoma.
  6. Carrera C, Marchetti MA, et al. Validity and reliability of dermoscopic criteria used to differentiate nevi from melanoma: a web-based international dermoscopy society study. Journal of The American Academy of Dermatology. 2016 July 1;152(7):798–806.
  7. Masood A, Al-Jumaily AA. Computer aided diagnostic support system for skin cancer: a review of techniques and algorithms. Biomedical Imaging. 2013 December 23;1(1):1-23.
  8. Thomsen K, Iversen L, Titlestad LT, Winther O. Systematic review of machine learning for diagnosis and prognosis in dermatology. Journal of Dermatological Treatment. 2019 October 31;31(5):496-510.
  9. Chan S, Reddy V, Myers B, Thibodeaux Q, Brownstone N, Liao W. Machine learning in dermatology: current applications, opportunities, and limitations. Dermatology and Therapy. 2020 April 6;10(3):365-386.
  10. Hogarty DT, Su JC, Pjan K, Attia M, Hossny M, Nahavandi S, Lenane P, Moloney FJ, Yazdabadi A. Artificial intelligence in dermatology – where we are and the way to the future: a review. American Journ. of Clinical Dermatology. 2020 February 21;21(1):41-47.
  11. Bajwa MN, Muta K, et. al. Computer-aided diagnosis of skin diseases using deep neural networks. Applied Sciences. 2020 March 5;10(7):2-13.
  12. Puri P, Comfere N, et al. Deep learning for dermatologists: part II current applications. [cited 2020 October 16] Available from: https:// doi.org/10.1016/j.jaad.2020.05.053. Shanthi T, Sabeenian RS, Anand R. Automatic diagnosis of skin diseases using convolution neural network. Microprocessors and Microsystems. 2020 July 1;76(1):1-7. Goceri E. Deep learning based classification of facial dermatological disorders. Computers in Biology and