Ученые Северо-Кавказского федерального университета разработали нейросетевую систему, способную точно распознавать рак кожи и сокращать количество ошибочных диагнозов. Они утверждают, что использование этой системы в качестве вспомогательного метода диагностики поможет уменьшить влияние человеческого фактора и повысит точность выявления заболевания. Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Access.
Рак кожи является одним из наиболее распространенных видов онкологических заболеваний, поэтому точная диагностика имеет большое значение для пациентов. Ученые заинтересованы в разработке автоматизированных систем вспомогательной диагностики.
В России был разработан экстракт аврана для лечения поздних стадий рака. Ученые СКФУ создали мультимодальную нейросетевую систему, способную классифицировать онкологические поражения кожи и чувствительную к несбалансированным дерматологическим данным.
По словам одного из авторов статьи, Ульяны Ляховой, система позволяет снизить количество ложноотрицательных прогнозов за счет использования модифицированной функции перекрестных энтропийных потерь и анализа гетерогенных дерматологических данных с предварительной очисткой волосяных структур.
Согласно заявлению СКФУ, точность распознавания для предложенной интеллектуальной системы составила 85,2 процента по десяти диагностическим категориям. Кроме того, система распознает пигментные поражения кожи на 15 процентных пунктов точнее, чем визуальная диагностика врачей.
Другие новости по теме...
