英国科学家开发出一种简单且非侵入性的3D监测新技术，用于检测恶性黑色素瘤。该技术能够发现传统二维模式难以辨别的皮肤病变，为早期诊断提供了有力工具。相关研究发表在《国际建模杂志·识别与控制》上。

恶性黑色素瘤是皮肤癌中恶性程度最高、对生命威胁最大的类型之一。在英国，过去三十年间其发病率上升速度超过其他癌症。成功治疗依赖于早期诊断，因此开发一种避免活检的自动扫描技术成为研究重点。

传统上，医生使用2D检测方法评估皮肤增生的恶性或良性特征，如对称性、边界、颜色和大小，但诊断准确性有限。西英格兰大学机器视觉实验室的林登·史密斯与整形外科医生罗伯特·沃尔合作，开发了一种计算机辅助诊断系统，显著改善了检查结果。该系统能自动快速检测皮肤纹理的3D变化，在恶性黑色素瘤中，这种变化比良性病变（如痣和雀斑）更为明显。

研究人员使用连接到手提电脑的手持式6光立体测量摄影机扫描皮肤表面，生成皮肤纹理的3D模型，然后通过电脑分析模型，并与已知黑色素瘤数据进行比较。在对12例恶性黑色素瘤和34例良性病变样本的研究中，该方法的敏感性和特异性分别达到91.7%和76.4%，优于2D模式。

准确诊断恶性黑色素瘤具有挑战性，但这项研究表明，简单且非侵入性的3D监测方法可提高诊断准确性，从而挽救生命并避免对良性病例进行不必要的手术和治疗。