Модель ИИ достигает высокой точности в диагностике рака кожи
Исследование, проведенное под руководством Алию Тетенги Ибрагима и его команды из Университета Ахмаду Белло и опубликованное в журнале Data Science and Management 2 ноября 2024 года, представляет инновационную модель искусственного интеллекта, которая может произвести революцию в методах диагностики рака кожи дерматологами. Используя возможности трансферного обучения и увеличения времени тестирования (TTA), команда разработала модель, которая классифицирует поражения кожи по семи различным категориям. Их работа представляет собой значительный шаг вперед в дерматологических исследованиях, предлагая новую надежду на улучшение точности диагностики и ухода за пациентами. В этом новаторском исследовании Ибрагим и его коллеги разработали сложную модель глубокого обучения, которая объединяет пять современных моделей трансферного обучения для классификации поражений кожи по таким категориям, как меланома, базальноклеточная карцинома и доброкачественный кератоз, среди прочих. Обученная на обширном наборе данных HAM10000 из более чем 10 000 дерматоскопических изображений, модель достигла впечатляющего уровня точности 94,49%. Ключевым новшеством в этом исследовании является использование TTA — метода, который искусственно увеличивает набор данных путем применения случайных модификаций к тестовым изображениям. Это повышает способность модели обобщать широкий спектр поражений кожи , улучшая точность диагностики. Подход взвешенного ансамбля, который объединяет сильные стороны отдельных мод...
Google запатентовала ИИ для ранней диагностики рака кожи В Google разработали технологию, потенциально способную спасти миллионы жизней. Речь идёт ...
CHASPIK.SPB.RU