Математики Северо-Кавказского федерального университета создали систему распознавания пигментных новообразований кожи на основе нейронных сетей при помощи фотографии. От аналогов или визуального осмотра врача ее отличает более высокая точность.
Чтобы понять, не представляет ли родинка угрозу в виде злокачественного образования, системе достаточно проанализировать снимок участка кожи, на котором она находится. Но такие разработки уже существуют. В чем же уникальность проекта СКФУ? Секрет разработчиков в том, что они учли визуальные помехи – так называемые шумы, которые дают попавшие в кадр волосы, сообщает «Научная Россия».
«Такие шумы создают окклюзию и могут кардинально изменить размер, форму, цвет и текстуру пигментного поражения кожи, тем самым снижая эффективность и качество результатов исследования. Чтобы решить эту проблему, мы предложили предварительно обрабатывать изображение. Это позволило повысить точность распознавания меланомы и других пигментных поражений кожи», — поясняет Ульяна Ляхова — руководитель проекта, аспирантка и научный сотрудник кафедры математического моделирования СКФУ.
Ученые сделали так, что пиксели волосяных структур в программе меняются на пиксели близлежащей кожи. Такой подход сохраняет важные для диагностики признаки. Затем восстановленное изображение анализируется и классифицируется при помощи предварительно обученных нейросетей. Они способны различать 10 категорий пигментных поражений кожи: начиная от безобидных и заканчивая меланомой и прочими формами рака.
Исследователи проверили свою систему, и оказалось, что она распознает пигментные поражения кожи точнее (около 81%), чем это делают врачи-онкологи (65-75%) . По мнению разработчиков, их нейросетевая система повысит качество диагностики и даст возможность начать лечение на более ранней стадии, повышая шансы на выздоровление. В их планах — создание мобильного приложения на ее основе, чтобы любой желающий смог проверить себя и при необходимости как можно быстрее обратиться к врачу.
Фото: iStock by Getty Images
