Эта публикация цитируется в 3 статьях

Применение моделей машинного обучения для многоклассовой классификации дерматоскопических снимков новообразований кожи

А. В. Козачок^a, А. А. Спирин^a, О. И. Самоваров^a, Е. С. Козачок<sup>b

a</sup> Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН
^b ООО «Бьюти Клиник»

Аннотация: В статье рассмотрены вопросы практической оценки качества современных моделей машинного обучения, реализованных на основе глубоких нейронных сетей и визуальных трансформеров. Описаны параметры проведенного эксперимента на наборе данных ISIC 2018. Приведена статистика по категориям рассмотренных поражений кожи. Проведенный статистический анализ полученных результатов позволил авторскому коллективу сформировать новую бинарную категорию: меланоцитарные и немелонацитарные поражения кожи. Эксперименты по обучению нейросетевых моделей были выполнены на мощностях Цифровой экосистемы НЦМУ.

Ключевые слова: модели машинного обучения, раннее обнаружение меланомы и рака кожи, набор данных ISIC 2018.

DOI: 10.15514/ISPRAS-2024-36(5)-17