ДИАГНОСТИКА МЕЛАНОМЫ КОЖИ С ПОМОЩЬЮ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
DOI: https://doi.org/10.29296/25877305-2018-06-06
Номер журнала:
6
Год издания:
2018
Представлена система классификации кожных заболеваний по фотографии, разработанная с использованием алгоритмов, построенных на сверточных нейронных сетях глубокого обучения. Метод позволяет проводить автоматизированную диагностику кожных новообразований с точностью не менее 91%.
Ключевые слова:
онкология
глубокие сверточные нейросети
диагностика меланомы
техническое зрение
телемедицина
Для цитирования
Мелерзанов А., Гаврилов Д. ДИАГНОСТИКА МЕЛАНОМЫ КОЖИ С ПОМОЩЬЮ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
. Врач, 2018; (6): 31-33 https://doi.org/10.29296/25877305-2018-06-06Список литературы:
- Фрадкин C.З., Залуцкий И.В. Меланома кожи / Минск: Беларусь, 2000; 221 с.
- Снарская Е.С., Молочков В.А. Базалиома / М.: Медицина, 2003; 136 с.
- Харатишвили Т.К., Тюляндин С.А., Хатырев С.А. Возможности лечения местнораспространенного рака кожи // Вопр. онкологии. – 2005; 51 (3): 385–7.
- Institute N. Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER). Program Cancer Statistics Review, 1975–2013 [Electronic resource] / SEER, 2015.
- Erdei E., Torres S. A new understanding in the epidemiology of melanoma // Exp. Rev. Anticancer Ther. – 2010; 10 (11): 1811–23.
- Filippi A., Fava P., Badellino S. et al. Radiotherapy and immune checkpoints inhibitors for advanced melanoma // Radiother. Oncol. – 2012; 120 (1): 1–12.
- Survival Rates for Melanoma Skin Cancer, by Stage. [Electronic resource]. URL: https://www.cancer.org/cancer/melanoma-skin-cancer/detection-diagnosis-staging/survival-rates-for-melanoma-skin-cancer-by-stage.html
- Berwick M., Begg C., Fine J. et al. Screening for cutaneous melanoma by skin self-examination // J. Natl. Cancer Inst. – 1996; 88 (1): 17–23.
- De Giorgi V., Grazzini M., Rossari S. et al. Is skin self-examination for cutaneous melanoma detection still adequate? A retrospective study // Dermatology. – 2012; 225 (1): 1–6.
- Малишевская Н.П., Соколова А.В. Современные методы неинвазивной диагностики меланомы кожи // Вестн. дерматол. и венерол. – 2014; 4: 46–53.
- Gavrilov D. Artifical intelligence-Al image recognition for helthcare. 16 AMWC. Monaco, 2018; p. 84–5.
- Torrey L., Shavlik J. Transfer Learning. Handbook of Research on Machine Learning Applications and Trends: Algorithms, Methods, and Techniques / IGI Global, 2009; 242–64 p.
- Shlens J. Train your own image classifier with Inception in TensorFlow [Electronic resource]. 2016. URL: https://research.googleblog.com/2016/03/train-your-own-image-classifier-with.html (accessed: 24.01.2018).