Модель искусственного интеллекта для семантической сегментации новообразований на изображениях кожи

Аннотация:

Представлена модель искусственного интеллекта на основе глубокого обучения для семантической сегментации дерматоскопических изображений новообразований кожи. Для обучения модели использовалась аннотированная база изображений. В работе обсуждается проблема повышения точности диагностики с помощью двухуровневой процедуры на основе искусственного интеллекта: 1) сначала происходит сегментация объекта врачебного интереса; 2) затем выполняется классификация этого объекта. В рамках первого этапа предлагается данная работа. Экспериментальные исследования (размер обучающей Выборг и -583 изображения, тестовой - 73 изображения) продемонстрировали высокую точность сегментации (индекс Жаккара 0,93) по сравнению с известными методами. Предложенный подход может быть использован для распознавания заболеваний кожи с применением нейросетевых технологий. Цель исследования - разработка модели семантической сегментации кожных новообразований на дерматоскопических изображениях с повышенной точностью и применением нейросетевой архитектуры SegFormer.

Авторы:

Издание: Медицинская техника
Год издания: 2024
Объем: 3с.
Дополнительная информация: 2024.-N 1.-С.26-28. Библ. 19 назв.
Просмотров: 14