《Automatic Face Classification of Cushing’s Syndrome in Women – A Novel Screening Approach》学习笔记

《针对女性库欣综合征患者的自动面部分类-一种新颖的筛查方法》

Abstract

目的:库兴氏综合征对身体造成相当大的伤害如果不及时治疗,还经常是诊断的时间太长。在这项研究中,我们旨在测试面临分类软件是否会侵扰歧视柯兴氏综合征健康对照组。

设计:诊断研究。

病人:使用普通数码相机,我们把额和概要文件的照片20女库兴氏综合征患者和40性年龄组。

测量:半自动分析照片是由比较纹理和几何网格内节点放置在图片。分析的交叉验证法对受试者由软件进行分类。

结果:软件正确分类85.0%的患者和95.0%的控制,导致总分类精度为91.7%。

结论:初步分析分析后我们发现了一种对于库欣氏综合征具有很好分类精度通过使用面部分类软件。测试精度与目前使用的筛查可进行比较。

Introduction

　　库欣综合征（CS）是由内源性或医源性皮质醇增多症的代谢和形态表现。典型的代谢并发症（高血压，糖尿病，肥胖，骨质疏松症）和延迟诊断导致在患者的死亡率和发病率的增加。早期诊断和治疗与血皮质醇水平正常化和代谢参数随之大大提高CS患者疾病转归。一些临床体征和症状的非特异性皮质醇增多症可以看到通知在一般人群中代谢综合征，使得它难以识别。人脸分类软件已经推出了一个新的屏幕，与面部特征的变化表现的疾病很有前途的工具。我们假设人脸识别软件可以帮助筛选CS。

Subjects and Methods

Subjects

　　这项研究是由慕尼黑大学伦理委员会批准并符合赫尔辛基宣言。所有受试者都给予书面知情同意书的参与和独立的同意出版的图片如图1所示。我们招募的患者从慕尼黑LMU的内分泌门诊和住院诊疗，曼海姆大学医院，和普朗克精神病学研究所，慕尼黑，从慕尼黑大学的风湿病门诊和内分泌患者信息事件。我们只包括与生化诊断CS的女性患者（建立在如果有至少2的异常测试结果以下测试：在组织学证明存在午夜唾液皮质醇，1 mg地塞米松抑制试验，24小时尿皮质醇）。此外，我们包括医源性铯的患者所定义的口服糖皮质激素治疗大于7.5毫克泼相当于3个月以上的时间。我们女2例对照组每名患者相匹配的年龄（2:1匹配）。排除标准，可能会导致面部变化，任何疾病（特别是CS，肢端肥大症，Graves病，或消耗疾病）。对照来自同事和患者的内分泌和风湿病门诊LMU。

Picture acquisition & processing

　　我们用一个标准化的方式（均匀照明，中性的面部表情和背景）用普通的数码相机的正面和侧面的照片。用相机佳能IXUS 115 HS模型（n = 18），佳能EOS 450D（n = 40），和casioex-z75（n = 2）。
　　照片是在一个标准化的方法进行处理，包括裁剪，调整大小，重命名为pseudonymization，导入软件FIDA（Facial Image Diagnostic Aid,Würtz/Günther, Ruhr-University Bochum）。

Automatic face classification

　　准备上述图片后，进行半自动的标记与网格节点（面图）覆盖关键定义的地标，即脸颊多如牛毛，面部损坏图片宽度图1。的地标的位置是标准化的和相同的两组。的标签程序进行与知识的诊断。软件然后自动测试的主题。分类分为两类是基于比较的图像的纹理和几何形状。纹理分析依赖于Gabor小波在节点的相似度函数的计算。Gabor射流是一个矢量，描述图像的纹理信息节点周围的。几何分析的基础上的节点之间的距离的比较。我们用函数P（Gabor小波）和L（几何）的人脸分类描述。请参阅附录提供了一个更详细的描述的数学函数。
　　使用“留一个交叉验证”的方法，其中每一个主题被排除在训练集，然后进行测试，从而为每一个测试对象提供一个有效的阅读的数据进行了评价。

Statistical analyses

　　我们计算了装置和标准偏差（标准差）和比较的方法，使用学生的t检验。双面P 0.05认为有统计学意义。计算以评估测试精度的敏感性和特异性。

Results

　　总共有20名女性患者被纳入研究（平均年龄±SD 50.3±15.3岁）（N = 8类固醇治疗，N = 8，中央政务司司长，N = 4肾上腺CS）。7的最初27例患者被排除在外，因为图像标准化不足。对照组由40名女性（13.9岁或50.2岁，P = 0.98对患者）。所有患者和对照组均为白种人。我们只有关于主题组的一部分的体重指数的数据。表1总结了分类结果。该软件正确分类的85%的患者和95%的控制，使用正面和侧面的照片，从而在总分类精度为91.7%。所有病例医源性和肾上腺皮质的，和8个中央政务司司长的5例被正确识别。　

　

Discussion and Conclusions

　　在这项初步研究中，我们假设，政务司司长可以检测到的人脸分类软件。使用一个小样本的受试者，我们实现了85%和95%的分类精度为患者和对照组，分别支持我们的假设。在最近的一项荟萃分析的灵敏度和特异性深夜唾液皮质醇测量，目前推荐的一线筛查试验，分别为92%和96%，分别。有趣的是，自动人脸分类的性能在我们的研究中几乎是高的。
　　可用的筛选和确认诊断的测试方法是一个持续的研究课题。由于症状的发病和最终诊断之间的长时间延迟，这是毋庸置疑的，在筛选和早期诊断的改进是必要的。
　　这种新的筛选方法的力量在于它的简单性。我们的方法只需要2张照片，根据简单的指令与一个标准的数码相机。在未来，我们希望建立一个系统，将给医生一个直接的分类结果后，导入到软件的图片。与目前的标准测试程序相类似，将此方法与其他筛选测试相结合，将进一步提高诊断的准确性。
　　只有女性受试者的小样本是本研究的主要限制。我们不知道这种方法如何在男性执行。消除性别特定的面部特征作为一个混杂因素，分析必须按性别分别进行。由于流行病学的疾病，我们不能招募足够的男性患者进行可靠的分析。我们也试图尽量减少种族作为一个错误的来源。所有患者和对照组都是白人，我们试图尽可能多地标准化图像采集的设置。
　　事实上，3个不同的相机用于收集的数据是一个潜在的误差源。然而，我们先前的研究表明，使用不同的相机的分类精度的影响最小，只要标准化的指令被尊重。
此方法共享一个主要的限制与临床上采用的测试。良好的性能，只表现为预先选定的病人群。这也是真实的，我们的方法，因为所有的患者都证实，积极的政务司司长或接受相关剂量的口服类固醇治疗。概化还需要进一步的研究评估。
　　事实上，一些症状的政务司司长表示在一般人群中的“代谢综合征”的患病率上升是另一个共同的关注。这个问题需要通过额外的研究来解决。虽然我们的方法可能是容易受到随后的面部变化，生化变化的代谢综合征也抑制其他方法的性能。这项研究应该作为一个概念证明。我们故意不匹配的控制，体重指数或包括一个肥胖的对照组，因为这是一个先进的问题。
　　为了确保可比性，我们使用了相同的设置进行分析，在我们以前的研究中，包括在照片上的地标。我们都知道，不同的面部特征是诊断CS相关和肢端肥大症。在未来的分析中，我们计划，以解决这个问题，通过改变土地标志的位置，以更好地代表政务。改进的人脸识别和分析模型是一个广泛的过程，首先需要建立一个显着更大的数据库。即使标签的程序进行诊断的知识，我们希望这对分类结果有最小的影响，因为标准化的地标。
我们目前正在努力简化与最终用户的方法。
　　值得注意的是，只有中央的皮质醇增多症患者被错误归类。我们只能推测这一潜在的原因。这可能是一个偶然的发现。另一方面，轻微的高雄为ACTH依赖性皮质醇增多症的典型后果可能改变面部几何特征和影响分类结果。
　　开发一种技术，可靠地诊断疾病的基础上简单的照片的影响，必须考虑。除了那些通常适用于诊断测试的问题，重要的是要记住，分析依赖于面部的照片，清楚地识别患者。安全的数据处理必须确保之前的方法可以在一个更大的规模上进行测试。
　　我们已经表明，人脸分类软件可以成功地检测到在一个小规模的。这些结果保证进一步的研究，通过招募更多的科目和定制的方法，以更好地匹配的面部特征的疾病。