Мелитополь, 7 декабря — ЗАН. Нейросетевую систему распознавания рака кожи, которая позволит снизить количество ложных диагнозов, разработали ученые СКФУ, говорится в исследовании, опубликованном на платформе IEEE Access.
Ученые представили мультимодальную нейросетевую систему классификации онкологических поражений кожи. Она позволяет сократить количество ошибочных диагнозов, при котором наличие онкозаболевания не подтверждено. Точность распознавания по десяти диагностическим категориям для предложенной интеллектуальной системы составила 85,2%. Ученые считают, что система позволяет достичь точности выше, чем у аналогичных зарубежных систем из Германии, Австрии, КНР.
Система анализирует изображение родинок, совмещая с данными пациента: пол, возраст, локализация пигментного новообразования. Предварительно изображения пигментного пятная обрабатывают с помощью фильтра, который убирает все, что может помешать постановке диагноза.
Ученые планируют и дальше развивать эту методику, чтобы получать более комплексные дерматологические результаты анализов.