Нейронные сети вычисляют меланому Меланома - это тип злокачественной опухоли, ответственный за более чем 70 процентов всех смертей от рака кожи во всем мире. В течение многих лет врачи полагались на визуальный осмотр для выявления подозрительных пигментных образований (Suspicious Pigmented Lesions (SPLs), которые могут быть признаком рака кожи. Такое выявление СПЛ на ранней стадии в условиях первичной медицинской помощи может улучшить прогноз меланомы и значительно снизить стоимость лечения. Исследователи из Массачусетского технологического института и других стран разработали новый пайплайн искусственного интеллекта, используя глубокие сверточные нейронные сети (Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) и применив их для анализа SPL с помощью широкоугольной фотографии, распространенной в большинстве смартфонов и персональных камер. Как это работает: На широкоугольном изображении, полученном с помощью камеры смартфона, показаны большие участки кожи пациента, находящегося на первичном приеме. Автоматизированная система обнаруживает, извлекает и анализирует все пигментные поражения кожи, видимые на широкоугольном изображении. Предварительно обученная глубокая нейронная сеть (DCNN) определяет степень подозрительности отдельных пигментных поражений и маркирует их (желтый цвет = рассмотреть возможность дальнейшего осмотра, красный цвет = требует дальнейшего осмотра или направления к дерматологу). Полученные характеристики используются для дальнейшей оценки пигментных поражений и отображения результатов в формате тепловой карты. https://bit.ly/3vZTUEP #disease #tech