Нейронные сети помогут распознать рак кожи по фото
2021-10-30 09:46
Ученые из Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) создали автоматизированную систему распознавания изображений на основе нейронной сети, которая по фотографии участка кожи с родинкой определяет десять различных видов пигментных поражений. Причем делает это с более высокой точностью, чем программы-аналоги или врачи-онкологи при визуальной диагностике.
У системы, предложенной учеными вуза, есть свои важные преимущества и особенности. Вначале нейросеть обрабатывает фотографию, удаляя шумы, что позволяет повысить точность распознавания меланомы и других поражений кожи. Затем происходит замена пикселей волосяных структур на пиксели кожи. При таком подходе удается сохранить диагностические признаки. Сначала происходит разложение RGB-изображения на цветовые составляющие, затем определяется местоположение волос и производится замена пикселей волос соседними пикселями. После этого происходит обратное построение изображения. После цифровой обработки изображения происходит распознавание и классификация пигментных поражений кожи с помощью специально обученных сверхточных нейронных сетей.
В планах ученых построение более сложных систем нейросетевой классификации пигментных новообразований кожи. В них предполагается использовать, наряду с анализом изображения, различные о пациентах - возраст, пол, расовая принадлежность, генетическая предрасположенность и другие.
Источник: управление по информации и связям общественностью СКФУ