Выпускник Института информационных технологий и программирования ГУАП Илья Чепурин изучил применение сверточных нейронных сетей для обнаружения онкологических заболеваний.
Сверточная нейронная сеть, разработанная молодым ученым ГУАП, позволяет по изображению классифицировать онкологическое заболевание кожи для повышения точности диагностики и обеспечения раннего обнаружения новообразований.
Нейронная сеть способна достигать уровня точности определения типа рака кожи, сопоставимого с дерматологами-экспертами. Дальнейшая интеграция сети в сайт или мобильное приложение позволит значительно упростить процесс диагностики, являясь для врачей инструментом поддержки принятия решений в постановке предварительного диагноза.
– Разработка велась внутри docker-контейнера в среде jupyter notebook – идеальной платформы для data science. Датасет заболеваний был взят из международного открытого архива ISIC Melanoma Project, – рассказал выпускник ГУАП о работе над проектом.
В процессе работы была написана сверточная нейронная сеть по распознаванию и классификации онкологических заболеваний кожи. Был проведен анализ архитектур нейронных сетей, подобраны оптимизатор и модель для трансферного обучения с целью наиболее эффективного и наименее затратного процесса обучения и работы модели.
– Была проведена предобработка данных, что позволило грамотно подойти к обучению сети, а также сделать ее инвариантной к входным данным. По окончании работы проведено тестирование модели, а также сделан обзор на метрические показатели. По итогам тестирования я сделал вывод, что модель хорошо справляется с поставленной задачей классификации кожной онкологии. Но при наличии большего количества данных, а также вычислительной мощности машины, метрические показатели можно улучшить, тем самым довести практически до идеала, – поделился автор проекта.
Данная нейросеть при дальнейшем развитии и внедрении позволит быстро и эффективно классифицировать раковые образования кожи, что может послужить врачам дополнительной системой поддержки принятия решений и позволит оперативно поставить предварительный диагноз.
