Разработка исследователей из Флоридского колледжа инженеров и компьютерных наук позволит диагностировать меланому по фото. Работает она на основе алгоритма с машинным обучением, который потенциально может быть использован даже в мобильных телефонах. Исследование опубликовано в Digital imaging. Современные системы диагностики основаны на принципе глубокого машинного обучения – они способны извлечь необходимую информацию из огромного количества входных данных. Конечно, программа не заменит прием врача-дерматолога, она лишь может помочь ему принять взвешенное решение и поддержать его. Сама программа в первую очередь отделяет изображение подозрительного участка кожи от фона, где могут находиться различные артефакты – так анализ изображения протекает легче. Хотя некоторые исследования показывают, что такой метод только усложняет диагностику, и для принятия окончательного решения исследователи провели эксперимент. Сначала они сравнили эффекты отсутствия сегментации (разделения изображения на части, в данном случае – на фон и родимое пятно), полной сегментации и частичной сегментации и продемонстрировали, что частичная сегментация привела к лучшим результатам. Затем они приступили к определению того, насколько сегментирование будет «правильным». Чтобы сделать это, они использовали три степени частичной сегментации, исследуя, как граница без повреждений, связанная с сегментированным поражением кожи, влияет на результаты анализа. Они проводили сравнения на систематической и воспроизводимой основе, чтобы эмпирически показать, что определенная граница сегментации вокруг поражения может улучшить эффективность классификации. Их результаты показывают, что расширение границы за пределами поражения с использованием ограниченного количества фоновых пикселей улучшает способность их анализатора отличать меланому от доброкачественного поражения кожи. Теперь программа диагностирует малигнизацию поражений кожи еще точнее, чем окажет качественную помощь про принятию и поддержке врачебных решений. Ранее мы писали о диагностике рака поджелудочной железы также – по фотографии. Однако там для диагностики использовалось селфи. Подготовила Дарья Тюльганова Источник