На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

mkset

232 подписчика

Свежие комментарии

  • Леонид Ла Рошель
    Что. всё так плохо, что есть предположения, что Уфа может попасть под удары укронатовских войск?Власти проинспект...
  • Валентин Воробьев
    Его поэзия мне нравится. Прекрасный поэт.Уфа празднует 103...
  • Володя
    ИСЛИ ИМУЩЕСТВО В ФИНЛЯНДИИ- ТО ЭТО НЕ РОССИЯНЕ.В Финляндии могут...

В Ставрополе ученые из СКФУ создали нейросетевую систему для диагностики рака кожи

По словам ученых, новая система позволит определить пигментные поражения кожи 10 диагностических категорий. Точность системы будет выше, по сравнению с аналогами, пишет newstracker.ru.

При использовании системы изображения будут предварительно обрабатываться. Основана методика на анализе дерматологических данных пациента.

Так, она изучает, как расположен пигмент, а также учитывает, какого пола пациент, сколько ему лет и прочие параметры.

По словам Павла Ляхова, кандидата физико-математических наук, доцент, заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ, классификация становится точнее за счет использования различных данных при формировании интеллектуальных диагностических систем и поддержки принятия решений специалистов, врачей, клиницистов. Ляхов считает, что это достигается благодаря поиску взаимосвязей между метаданными статистики и визуальными объектами исследований.

Стоит отметить, что новая система может выявлять поражения до 10 видов. Это невус, солнечное лентиго, дерматофиброма, разные типы кератоза, меланома и прочие злокачественные кожные новообразования. Так, самый высокий показатель анализа составил 83,6%, что намного больше визуального осмотра врачами-дерматологами, ставящими диагноз.

По заявлению ректора СКФУ Дмитрия Беспалова, искусственный интеллект, на котором основана автоматизированная система анализа данных пациента, может повысить точность постановки диагноза.

Беспалов подчеркнул: новая система сведет воздействие человеческого фактора к минимуму, поможет принимать врачебные решения и сделает шире возможности раннего диагностирования рака кожи. Ректор вуза также выразил уверенность в том, что данное исследование станет научным заделом для применения данной системы в медицине.

В планах ученых вуза - разработка мобильного приложения на базе новой системы. У пользователя будет возможность самостоятельно себя проверить на наличие такого рода новообразований и быстро обратиться к врачу, если потребуется. Математики также собираются проверить другие свои идеи для последующего использования системы в разных медицинских сферах.

 

Ссылка на первоисточник

Картина дня

наверх