Русская версия English version   
Том 15   Выпуск 2   Год 2020
Классификация повреждений кожи по данным дермаскопии с использованием методов глубокого обучения

Щетинин Е.Ю.1, Севастьянов Л.А.2, Демидова А.В.2, Кулябов Д.С.2

1Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Россия
2Российский университет дружбы народов, Москва, Россия

Аннотация. В настоящей работе предложен подход к решению задачи обнаружения злокачественных новообразований кожи, а именно, меланомы, на основе анализа дермоскопических изображений с использованием методов глубокого обучения. Для этого разработана архитектура глубокой сверточной нейронной сети, которая была применена к обработке дермоскопических изображений различных повреждений кожи, содержащихся в наборе данных HAM10000. Исследуемые данные предварительно были подвергнуты обработке с целью устранения шума, загрязнений, а также изменения размеров и формата изображений. Кроме того, поскольку классы заболеваний являются несбалансированными, был выполнен ряд преобразований по их балансировке. Полученные таким образом данные были разбиты на два класса Melanoma и Benign. Компьютерные эксперименты по применению построенной глубокой нейронной сети на полученных таким образом данных показали, что предложенный подход обеспечивает точность на тестовой выборке 94 %, что превышает аналогичные результаты, полученные другими алгоритмами глубокого обучения.

 

Ключевые слова: меланома, классификация, нейронные сети, интеллектуальные медицинские системы.

Содержание Оригинальная статья
Мат. биол. и биоинф.
2020;15(2):180-194
doi: 10.17537/2020.15.180
опубликована на рус. яз.

Аннотация (рус.)
Аннотация (англ.)
Полный текст (рус., pdf)
Список литературы

 

  Copyright ИМПБ РАН © 2005-2022