Искусственный интеллект для диагностики рака кожи: анализ дерматоскопии
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор описывает систему на основе искусственного интеллекта для анализа дерматоскопических изображений и разделения новообразований на доброкачественные и злокачественные. Система реализована в MATLAB с графическим интерфейсом и использует набор данных РН2; обработка включает очистку изображений, сегментацию, извлечение признаков и классификацию.
Для сегментации сравнивались Adaptive snake (AS) и Region growing (RG): в публикации указана точность 96% для AS и 90% для RG. По приведённым автором результатам, алгоритм ANN показал точность 94%, специфичность 95,83%, чувствительность 92,30% и показатель F1 0,94. Автор отмечает, что система нуждается в доработке, не заменяет врача и не должна быть единственным основанием для диагноза.
Главное
- Система на базе искусственного интеллекта анализирует дерматоскопические изображения и классифицирует новообразования как доброкачественные или злокачественные.
- Для сегментации поражений кожи автор приводит точность 96% у Adaptive snake (AS) и 90% у Region growing (RG).
- Для алгоритма ANN указаны точность 94%, специфичность 95,83%, чувствительность 92,30% и показатель F1 0,94.
- Автор подчёркивает, что система требует доработки, не заменяет врача и не должна быть единственным основанием диагноза.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация