简介：背景：有经验的皮肤科医师使用临床诊断标准（通常为ABCD规则）早期诊断黑色素瘤的正确率可达64％～80％，诊断黑色素瘤的自动化系统仍被认为是一种实验性方法，只能作为肉眼诊断的辅助措施。为帮助早期诊断黑色素瘤，作者开发了一种图像处理系统帮助鉴别黑色素瘤与黑色素细胞痣，并建立了一种明确黑色素瘤发生率的数字模式。方法：分析132处黑色素细胞皮损（23处黑色素瘤及109处黑色素细胞痣）的数字图像特征，包括几何特征、颜色、颜色纹理。共分析了所有皮损的43个特征变量：几何形状、颜色纹理、边界锐度、颜色变量等。由于任何多阶式变量选择法中存在变量多重共线性均可导致严重错误，因此采用单变量logistic回归分析法及“-2loglikelihood”检测和Spearman秩相关系数，以排除不适当的变量。最初“-2loglikelihood”和非参数Spearmanp选择了5个变量进入多变量预测模式，随后5变量模式被削减为3变量模式，且验证了每种模式的性能。用“jackknife”法验证3变量模式，并通过受试者工作特性（ROC）曲线图比较其与5变量模式的精确度，结论表明3变量模式的鉴别能力未受影响。结果：并非全部变量均对此模式有用，故逐渐剔除至剩下3个有意义的协变量。合并几何形状、颜色、颜色纹理等独立协变量参数，计算预测性公式，用于黑色素瘤的预测。此模式诊断黑色素瘤的灵敏度为60．9％，特异度为95．4％，总精确度达89．4％（概率水平O．5），有8％的假阴性结果。结论：通过数字图像处理系统和发展数字预测模式，采用多变量logistic回归分析法高精度地鉴别黑色素瘤与黑色素细胞痣是可行的。此模式早期诊断黑色素瘤具有可行性。为预测组织学确诊前未能诊断的黑色素瘤，没有必要使用昂贵或复杂的设备，仅使用价格合适的便�