Ансамблевая система распознавания рака кожи на основе мультимодальных нейросетевых архитектур
Аннотация
Дата поступления статьи: 06.04.2024Рак кожи является самой распространенной онкопатологией в организме человека и одной из ведущих причин смертности в мире. Технологии искусственного интеллекта способны сравняться и даже превзойти возможности дерматолога по эффективности визуальной классификации. Таким образом, актуальна разработка высокоточных интеллектуальных систем вспомогательной диагностики в области дерматологии, для выявления рака кожи на ранних стадиях. В работе предлагается ансамблевая интеллектуальная система анализа гетерогенных дерматологических данных на основе мультимодальных нейронных сетей с различными сверточными архитектурами. Точность средневзвешенной ансамблевой модели на основе мультимодальных систем с использованием сверточных архитектур AlexNet, SeNet_154, Inception_v4, Densenet_161, ResNeXt_50 и ResNeXt_101 для 10 диагностически-значимых категорий составила 87,38%.
Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект, сверточные нейронные сети, мультимодальные нейронные сети, ансамблевые нейронные сети, цифровая обработка данных, гетерогенные данные, рак кожи, меланома
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
.