Preview

Исследования и практика в медицине

Расширенный поиск

Автоматизированная диагностика меланомы кожи на основе математической модели искусственной сверточной нейронной сети

https://doi.org/10.17709/2409-2231-2018-5-3-11

Полный текст:

Аннотация

В последние 10 лет произошла революция в области компьютерного анализа изображений и распознавания образов. Современные алгоритмы компьютерного зрения сравнялись и даже в некоторых задачах превзошли возможности человека. Данный рывок во многом обязан появлению и развитию технологии глубоких сверточных нейросетей. Последние наработки в области обработки изображений и машинного обучения открывают перспективу создания систем на основе искусственных нейронных сверточных сетей, превосходящих человека в задачах классификации изображений, в частности, при решении задач анализа различных медицинских изображений. Среди наиболее перспективных применений: автоматизированное распознавание и классификация кожных заболеваний, обнаружение патологий на рентгеновских, КТ, МРТ, УЗИ-изображениях. В предлагаемом проекте сфокусируем свое внимание на диагностике заболеваний кожи человека. В настоящий момент меланома является одним из самых опасных видов злокачественных новообразований кожи с большим количеством смертельных исходов из-за быстрого метастазирования, с трудом поддается лечению. Развитие технологий компьютерного зрения позволило разработать системы технического зрения, позволяющие осуществлять детектирование и классификацию кожных заболеваний с качеством, сопоставимым и в ряде случаев превышающим значения, достигаемые человеком. В данной работе авторы предлагают алгоритм для первичной диагностики меланомы кожи на основе глубоких нейронных сетей, достигающий точности определения меланомы в 91% на дерматоскопических изображениях. В настоящий момент алгоритм реализован программно и используется в тестовой версии онлайн-системы детектирования и классификации кожных заболеваний, доступной по адресу skincheckup.online. Благодаря данной разработке открывается перспектива значительного увеличения доли населения, подвергающегося профилактическому осмотру на предмет наличия кожных заболеваний. Наравне с этим, дополнительный источник информации для профильных специалистов также может сыграть роль в постановке верного диагноза.

Об авторах

Д. А. Гаврилов
ФГАУ ВО «Московский физико-технический институт» (МФТИ)
Россия

Гаврилов Дмитрий Александрович - кандидат технических наук, доцент кафедры радиоэлектроники и прикладной информатики, руководитель лаборатории цифровых систем специального назначения.

141701, Московская область, г. Долгопрудный, Институтский пер., д. 9



Э. И. Закиров
ФГАУ ВО «Московский физико-технический институт» (МФТИ)
Россия

Закиров Эмиль Ильдарович - студент, стажер лаборатории цифровых систем специального назначения.

141701, Московская область, Долгопрудный, Институтский пер., д. 9



Е. В. Гамеева
Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П.А.Герцена – филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр радиологии» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Россия

Гамеева Елена Владимировна - кандидат медицинских наук, заместитель директора по лечебной работе.

125284,. Москва, 2-й Боткинский проезд, д. 3



В. Ю. Семенов
Институт коронарной и сосудистой хирургии ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н.Бакулева» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Россия

Семенов Владимир Юрьевич - доктор медицинских наук, профессор, главный врач Института коронарной и сосудистой хирургии.

119049, Москва, Ленинский проспект, д. 8, корп. 7



О. Ю. Александрова
ГБУЗ МО Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф.Владимирского
Россия

Александрова Оксана Юрьевна - доктор медицинских наук, профессор, заместитель директора по учебной работе.

129110, Москва, ул. Щепкина, д. 61/2, корп. 1



Список литературы

1. Фрадкин C.З., Залуцкий И.В. Меланома кожи. Минск: Беларусь, 2000, 221 с.

2. World Health Organization. 2014. pp. Chapter 5.14. Доступно по: https://inovelthng.files.wordpress.com/2016/11/world-cancerreport.pdf

3. Binder M, Schwarz M, Winkler A, Steiner A, Kaider A, Wolff K, Pehamberger H. “Epiluminescence microscopy. A useful tool for the diagnosis of pigmented skin lesions for formally trained dermatologists. Arch Dermatol. 1995 Mar;131(3):286-91.

4. American Melanoma Foundation. Доступно по: https://www.myamf.org/melanoma-prevention/#ABCDE’s%20of%20Melanoma

5. Shivangi J, Vandana J, Nitin P. Computer Aided Melanoma Skin Cancer Detection Using Image Processing. Procedia Computer Science. 2015;48:735-40. DOI: 10.1016/j.procs.2015.04.209

6. ISIC, “ISIC Archieve: The International Skin Imaging Collaboration: Melanoma Project,” ISIC, 5 Jan 2016. [Online]. Available: https://isic-archive.com/#. [Accessed 20 Jan 2016].

7. An Overview of Melanoma Detection in Dermoscopy Images Using Image Processing and Machine Learning. Доступно по: https://www.researchgate.net/publication/299612436_An_Overview_of_Melanoma_Detection_in_Dermoscopy_Images_Using_Image_Processing_and_Machine_Learning

8. Gavrilov DA. Artifical intelligence-Al image recognition for helthcare. 16 AMWC. Monaco, 2018. P. 84-85.

9. Gavrilov DA. Artificial Intelligence based skin lesions photo recognition. AMEC LIVE and VISAGE Joint Meeting. Monaco, 2017.


Для цитирования:


Гаврилов Д.А., Закиров Э.И., Гамеева Е.В., Семенов В.Ю., Александрова О.Ю. Автоматизированная диагностика меланомы кожи на основе математической модели искусственной сверточной нейронной сети. Исследования и практика в медицине. 2018;5(3):110-116. https://doi.org/10.17709/2409-2231-2018-5-3-11

For citation:


Gavrilov D.A., Zakirov E.I., Gameeva E.V., Semenov V.Y., Aleksandrova O.Y. Automated skin melanoma diagnostics based on mathematical model of artificial convolutional neural network. Research and Practical Medicine Journal. 2018;5(3):110-116. (In Russ.) https://doi.org/10.17709/2409-2231-2018-5-3-11

Просмотров: 204


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2409-2231 (Print)
ISSN 2410-1893 (Online)