Применение классических нейронных сетей для распознавания злокачественных новообразований на цифровых изображениях кожи

Аннотация

Параскевопуло К.М., Наркевич А.Н.

Дата поступления статьи: 25.04.2021

Целью данного исследования явился анализ возможности применения классических нейронных сетей для распознавания злокачественных новообразований на цифровых изображениях кожи. Для проведения исследования использовалась база данных, состоящая из 6594 цифровых изображений кожи. На первом этапе исследования производилась классификация цифровых изображений кожи на злокачественные и доброкачественные новообразования с использованием инструмента IBM SPSS Statistics с автоматическим выбором архитектуры математической модели искусственной нейронной сети. На втором этапе использовался вариант архитектуры искусственной нейронной сети с одним скрытым слоем. На третьем этапе использовался вариант архитектуры искусственной нейронной сети с двумя скрытыми слоями. В ходе исследования была проведена классификация цифровых изображений кожи для определения наличия на изображениях злокачественных новообразований. Наибольшее значение показателя точности (0,752 [0,736; 0,768]) получено при классификации с помощью архитектуры искусственной нейронной сети, включающей в себя два скрытых слоя, при этом значение показателя специфичности составило 0,813 [0,802; 0,824], а показателя чувствительности – 0,665 [0,637; 0,691]. Таким образом, искусственные нейронные сети могут быть применены в качестве метода диагностики злокачественных новообразований кожи на цифровых изображениях.

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, цифровые изображения кожи, машинное обучение, классификация изображений, злокачественные новообразования кожи

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

.