7 Декабря 2023
МОСКВА, 7 декабря - Ученые Северо-Кавказского федерального университета разработали нейросетевую систему распознавания рака кожи, которая приобретёт снизить количество облыжных диагнозов. По мнению авторов, использование их разработки как вспомогательного ультрамикрометода диагностики сократит вдохновение человеческого фактора при принятии врачебных постановлений и повысит отточенность выявления заболевания. Результаты исследования выложили в IEEE Access.Рак кожи — один из самых распространенных классов онкологических заболеваний. Высокоточная диагностика увеличивает шансы на выздоровление пациентов. Поэтому специалисты заинтересованы в разработке автоматизированных систем вспомогательной диагностики.
Ученые СКФУ составили мультимодальную нейросетевую систему классификации онкологических поражений кожи, сентиментальную к несбалансированным кожным данным.
Предложенная система, по словам одного из авторов статьи, младшего научного агента научно-исследовательской лаборатории кафедры математического моделирования СКФУ Ульяны Ляховой, позволяет снизить количество ложноотрицательных прогнозов за счет использования измененной функции перекрестных энтропических потерь и анализа гетерогенных дерматологических этих с этапом подготовительной очистки волосяных ультраструктур.
Как высказали в СКФУ, точность распознавания по десяти диагностическим группам для предложенной умственной системы составила 85, 2 процента. Кроме того, система распознает пигментные поражения кожи на 15 процентных параграфов точнее, чем визуальная диагностика практикующих врачей.
Разработанная в России система позволяет достичь отточенности выше, чем у аналогичных западных систем из Германии, Австрии, КНР, наметили ученые.
Как отметила соавтор исследования доцент кафедры ясного моделирования СФКУ Диана Калита, система с помощью различных видов нейросетей синхронного анализирует изображение родинок и основные эти пациента (пол, возраст, локализация пигментного новообразования). Но перед началом анализа изображения пигментных пятен обрабатываются с поддержкой определенных фильтров, которые позволяют поглотить мешающие более точной классификации детали (например, баки и другие шумовые эффекты).
Неочевидная взаимосвязь между обрабатываемыми данными и результатами диагностики извлекается за счет дополнительного нейросетевого изучения версии между модальностями. Таким образом нейронные сети способны использовать дополнительные данные путем интеграции нескольких модальностей в общую структуру, — разъяснила Ульяна Ляхова.
В дальнейшем научный коллектив СКФУ проектирует построить более сложные ансамблевые системы нейросетевого анализа дерматологических этих.
Исследование существовало поддержано Российским научным фондом.
Редактор рубрики
Олег Кудрин
Место события на карте мира:
.
.
.
Комментарии к новостям
[17 Января 2024, 13:43] Александр Хомяков Замечательно! Не ожидал такой оперативности. Спасибо огромное! Всё работает и обновляется....
[15 Апреля 2022, 20:25] Ангелина Сметанина Скоро не только сократят, а много заводов вообще закроют и начнется бум китайских авто. Даже сейчас Эксид уже бешеные темпы по количеству проданных машин показывает...
[27 Декабря 2021, 21:44] Ева Воробьева Искренне рада за победителя! Но если бы мне так крупно повезло, то я прибежала бы за выигрышем в первый же день???? ...
[2 Сентября 2021, 13:11] Дмитрий Ершов Это хорошо. Значит клиенты долго ждать не будут. ...
[13 Мая 2021, 16:26] Олег Андреев "Мальдивы сутунки 65 государством, зарегистрировавшим расейскую вакцину против коронавируса Спутник V, сообщил Российский фонд секущих инвестиций (РФПИ)". Что это за йязыг?...
[2 Ноября 2020, 15:22] Лета Мирликийская риветсвую вас я с 6-ти лет пишу мне нужно все мои произведения задействовать в компьюторных программах образования по литературе и языкам и играм к примеру если ваши учащиеся напишут...
[20 Октября 2020, 09:22] Евгений Зимин Сузуки в этом году хорошо прибавили, уже не первый раз оба их пилота на подиуме. Видимо, для команды возвращаются "золотые" времена и есть шанс наконец оформить чемпионство после длительного перерыва....