Ученые СКФУ разработали нейросетевую систему распознавания рака кожи

Диагностика рака кожи с  помощью нейросетевой системы, которую разработали ученые Северо-Кавказского федерального университета, позволит повысить точность выявления заболевания и  снизить число ложных диагнозов .

Дмитрий Беспалов

Ректор СКФУ

«Технологии искусственного интеллекта позволяют анализировать большие массивы разнородной информации, что  имеет большие перспективы для  постановки медицинских диагнозов с  более высокой степенью точности. Наши ученые ведут исследования по  актуальным проблемам теоретической и  прикладной математики и  информатики на  базе центра математических исследований» .

Рак кожи  – наиболее часто диагностируемая форма онкопатологии у  человека. Он  составляет более 40% от  общего числа диагностированных раковых заболеваний в  мире. Методы визуального анализа имеют риск ложноотрицательного ответа, из-за чего злокачественное пигментное поражение может быть диагностировано как  доброкачественное.

Предложенная учеными СКФУ нейросетевая система анализирует данные для  распознавания злокачественных пигментных поражений кожи. Среди них:

Для повышения точности использовалась предварительная очистка анализируемого участка от  структур волос и  параллельный анализ других гетерогенных данных.

По словам одного из  авторов статьи, младшего научного сотрудника научно-исследовательской лаборатории кафедры математического моделирования СКФУ Ульяны Ляховой, цифровая обработка изображений распознает пигментные образования по  10  категориям. Точность диагнозов   интеллектуальной системы составила 85,20% .

Разработанная программа с  использованием искусственного интеллекта ставит диагнозы на 15  процентов точнее , чем  традиционная визуальная. Авторы отметили, что  качество постановки диагнозов предложенной нейросетевой системы выше зарубежных аналогов из  Германии, Австрии и  КНР.

Соавтор исследования, доцент кафедры математического моделирования СКФУ Диана Калита, отметила, что  нейронные сети способны использовать дополнительные данные через интеграцию нескольких модальностей в  общую структуру.

В дальнейшем научный коллектив СКФУ планирует построить более сложные ансамблевые системы нейросетевого анализа дерматологических данных, чтобы расширить диагностические категории и  повысить точность исследований.

Разработка ученых была поддержана Российским научным фондом. Результаты исследования опубликованы в  IEEE Access. Ознакомиться с  ними можно по  ссылке .

Также ученые математического центра СКФУ ведут разработку технологии обработки рентгеновских снимков, чтобы выявить различные заболевания легких . Система подходит для  обработки и  многих других изображений, полученных в  ходе медицинского обследования.

Напомним, ученые СКФУ создали биосовместимые материалы для  тканевой инженерии и  хирургии.

Дела коммунальные: как  поменять счетчики на  воду, электричество и  газ  в  Ставрополе?

Проездные в  Ставрополе: на  что  распространяется и  как  приобрести

Как помочь бездомным на  Ставрополье?

Бани и  сауны Ставрополя: где  находятся и  сколько стоят