皮膚鏡検査
皮膚鏡検査
浸漬油皮膚鏡
専門皮膚科
メッシュD046169
偏光皮膚鏡

皮膚鏡検査（ダーマトスコピー）は、古代ギリシャ語で「皮膚」を意味するδέρμα（dérma）と「見る」を意味するσκοπέω（ skopéō ）に由来し、ダーモスコピー[ 1 ]またはエピルミネッセンス顕微鏡検査（エピルミネッセンス顕微鏡検査）としても知られる、皮膚病変を皮膚鏡を用いて検査する検査法である。これはカメラに似た器具であり、皮膚表面の反射に遮られることなく皮膚病変を観察することができる。ダーモスコープは、拡大鏡、光源（偏光または非偏光）、透明板、そして器具と皮膚の間に液体媒体を挟む構成となっている。ダーモスコープは手持ち式であることが多いが、全身画像をワンショットで撮影できる据え置き型カメラもある。画像や動画がデジタルで撮影または処理される場合、この器具はデジタルエピルミネッセンス皮膚鏡と呼ばれる。画像は自動的に分析され、危険度を示すスコアが付与される。この技術は、皮膚科医や皮膚がん専門医が良性病変と悪性（がん性）病変を区別する際に、特に黒色腫の診断に役立ちます。

種類

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

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

  • 非偏光、接触[1]
  • 偏光、接触[2]
  • 偏光、非接触[3]

偏光は皮膚の深層構造を可視化し、非偏光は皮膚表面の情報を提供します。最新の皮膚鏡のほとんどは、医師がこれら2つのモードを切り替えることができ、相補的な情報を提供します。また、ズームレベルやカラーオーバーレイを調整できるものもあります。

固定型では、全身画像をワンショットで撮影できます。撮影された画像は画像解析アルゴリズムに転送され、人物の3次元モデルが生成されます。病変はAI（人工知能）を用いてマーキングされ、解析されます。

利点

皮膚鏡検査の熟練した医師による悪性黒色腫の診断精度は、専門の訓練を受けていない医師に比べて大幅に優れています。[ 3 ] そのため、 肉眼検査と比較して、感度（悪性黒色腫の検出）と特異度 （非悪性黒色腫が良性と正しく診断される割合）が大幅に向上します。皮膚鏡検査による精度は、肉眼検査と比較して、感度の場合は最大20％、特異度の場合は最大10％向上しました。[ 4 ] [ 5 ]皮膚鏡 検査を使用することで特異度が向上し、良性病変の不必要な外科的切除の頻度が減少します。[ 6 ] [ 7 ]

アプリケーション

  1. 皮膚鏡検査の典型的な用途は、悪性黒色腫の早期発見である（上記参照）。
  2. デジタル皮膚鏡検査（ビデオ皮膚鏡検査）は、悪性黒色腫が疑われる皮膚病変のモニタリングに用いられます。デジタル皮膚鏡検査で得られた画像は保存され、次回の診察時に得られた画像と比較されます。このような病変に疑わしい変化が見られた場合は切除の適応となります。経時的に変化が見られない皮膚病変は良性病変とみなされます。[ 8 ] [ 9 ]デジタル皮膚鏡検査の一般的なシステムとしては、Fotofinder、Molemax、DermoGenius、Easyscan、HEINEなどがあります。
  3. 皮膚腫瘍の診断に役立ちます。基底細胞癌、[ 10 ]扁平上皮癌、[ 11 ]円柱腫、[ 12 ]皮膚線維腫、血管腫、脂漏性角化症など、多くの一般的な皮膚腫瘍には、古典的な皮膚鏡検査による所見があります。[ 13 ]
  4. 疥癬およびケジラミの診断に役立ちます。皮膚鏡は、皮膚を墨汁で染色することで、疥癬巣内のダニの位置を特定し、疥癬巣の掻爬を容易にするのに役立ちます。また、ケジラミを拡大することで、見にくい小さな虫の迅速な診断を可能にします。[ 14 ] [ 15 ]
  5. 疣贅の診断に役立ちます。医師が疣贅の構造を視覚化することで、魚の目、たこ、外傷、異物との鑑別が可能になります。治療後期に疣贅を検査することで、疣贅の構造が視覚化困難なために治療が途中で中止されることがないようにすることができます。
  6. 真菌感染症の診断を補助します。「黒点」白癬、または頭部白癬（頭皮真菌感染症）と円形脱毛症を鑑別します。[ 16 ]
  7. 円形脱毛症[ 17 ] 、女性男性型脱毛症[ 18 ] 、単毛症[ 19 ] 、ネザートン症候群[ 20 ] 、羊毛状毛症候群[ 21 ]などの毛髪および頭皮疾患の診断に役立ちます。毛髪および頭皮の皮膚鏡検査は毛髪検査と呼ばれます。[ 22 ] [ 23 ]
  8. 診断が困難な皮膚がんの切除断端の決定。ボーエン病、表在性基底細胞がん、悪性黒子などがその例です。これらの腫瘍は切除断端が非常に不明瞭です。外科医が腫瘍の真の広がりを正確に特定することで、再手術の回数が減少することがよくあります。
  9. 黒色腫または接合部メラノサイト性母斑と黒色白癬の鑑別[ 24 ]

人工知能

人工知能は、良性病変と悪性（がん性）病変を自動的に区別するために使用されます。[ 25 ]現代のソフトウェア技術により、データベースを使用してこのプロセスを支援することができます。[ 26 ] [ 27 ]患者は、病変の写真をアーカイブとして機能するデータベースに保存し、人工知能プログラムが新しく撮影された写真と比較することに同意します。次に、プログラムは新しい画像の主要な特徴を、良性病変と悪性病変の既知の特徴と比較します。多くの場合、特定の病変には、その病変がどれほど危険で悪性病変である可能性が高いかを示すスコアが与えられます。その後、皮膚科医によるさらなる検査のためにフラグが付けられます。これにより、診断プロセスが迅速化されます。

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

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

歴史

皮膚表面顕微鏡検査は1663年にヨハン・クリストフォラス・コルハウスによって始まり、1878年にエルンスト・アッベによって浸漬油の導入により改良されました。[ 29 ]ドイツの皮膚科医ヨハン・サフィアは、この装置に内蔵光源を追加しました。レオン・ゴールドマンは「ダーマスコピー」という用語を初めて考案し、皮膚の色素性病変の評価にダーマトスコープを用いた皮膚科医でした。

1989年、ミュンヘンのルートヴィヒ・マクシミリアン大学の皮膚科医たちは、ダーモスコピーのための新しい機器を開発しました。オットー・ブラウン＝ファルコ教授率いる医師チームは、医療機器メーカーのハイネ・オプトテクニックと共同で、手持ち式でハロゲンランプを照射するダーモスコピーを開発しました。また、 10倍の倍率を持つアクロマートレンズも備えていました。光の反射を抑えるため、病変部は浸漬油で覆われました。このダーモスコピーは、色素性皮膚病変の診断をより迅速かつ容易にしました。このアプローチは、ミュンヘン大学皮膚科・アレルギー科のヴィルヘルム・シュトルツらによって実証され、1989年のランセット誌に掲載されました。[ 30 ]

ウィーン医科大学では、交差偏光に基づく皮膚鏡が発明され、特許を取得しました。この手法は、MoleMaxデバイスやFotoFinderなどのデジタル皮膚鏡にも使用されています。その後、2001年にカリフォルニアの医療機器メーカー、3Genが初の偏光ハンドヘルド皮膚鏡であるDermLiteを発表しました。偏光照明を交差偏光ビューアと組み合わせることで、（偏光した）皮膚表面の反射が低減し、浸液を使用せずに皮膚構造（偏光解消された光）を視覚化できます。医師は各病変を検査する前に立ち止まって皮膚に浸油、アルコール、または水を塗布する必要がなくなるため、複数の病変の検査がより便利になります。偏光皮膚鏡の市販化により、皮膚鏡検査は世界中の医師の間で人気が高まりました。偏光皮膚鏡によって生成される画像は、従来の皮膚接触ガラス皮膚鏡によって生成される画像とは若干異なりますが、ガラス接触プレートによる皮膚の圧迫によって血管パターンが見逃される可能性がないなど、いくつかの利点があります。[ 31 ]

臨床皮膚科と比較して、画像がかなり標準化されており、診断数も限られていることから、皮膚鏡画像は自動医用画像解析の注目点の一つとなった。過去数十年間、コンピュータービジョンアルゴリズムとハードウェアベースの手法が用いられてきたが[ 32 ] [ 33 ] 、HAM10000 [ 34 ]などの大規模で標準化された公開画像コレクションにより、畳み込みニューラルネットワークの適用が可能になった。後者のアプローチは、大規模/国際的な試験[ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ]、小規模/地域的な試験[ 39 ] [ 40 ] [ 41 ]において、人間レベルの精度を示す実験的証拠を示しているが、この適用には異論がないわけではない[ 42 ] [ 43 ] 。

キャプチャ手順

全身キャプチャ

  • 患者は全身撮影のために指定された場所に立つ。その後、WB360 [ 44 ]などの機器がすべてのカメラを同時に作動させ、患者の全身を一挙に撮影する。
  • 次に、カメラは写真をバックエンド ソフトウェアに送信し、そこでコンパイルされて患者の 3 次元レンダリングが生成されます。
  • 3 次元モデルは、多くの場合、デバイスが提供するアプリケーションで表示できます。
  • 最新のソフトウェア[ 45 ]の多くは、コンピュータービジョンアルゴリズムとニューラルネットワークを用いて、患者の体の各病変を自動的に検出・分析します。病変のリストが提供されるため、医師や看護師は、レンダリングされたモデル上、あるいはナビゲーションを容易にするリスト上で、患者の関心のある病変を自由に確認することができます。
  • 最新のソフトウェアの多くは、通常の皮膚鏡検査で得られた単一の病変のクローズアップ画像を特定の病変に追加することで、画質を向上させることができます。多くの場合、看護師は3次元モデルによって提供されるすべての病変を確認し、疑わしい病変や悪性病変と思われる病変のクローズアップ画像を撮影します。

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