Классификация дерматоскопических изображений с помощью сверточной нейронной сети

Abstract

Статья посвящена решению задачи классификации дерматоскопических изображений новообразований кожи. Основной целью работы является выявление изображений опухоли злокачественной меланомы среди других заболеваний кожи при помощи нейросетевого классификатора. Классификатор построен на базе сверточной нейронной сети архитектуры Inception-V3. В работе использованы два набора данных. Для обучения нейронной сети применялся набор дерматоскопических снимков HAM10K, находящийся в открытом доступе. Второй набор данных получен при помощи макета дерматоскопа. Изображения из второго набора данных были предварительно обработаны с помощью цветокоррекции. В результате обучения нейронной сети на первом наборе данных удалось достичь точности классификации более 90%. Полученные результаты показывают, что нейросетевая классификация может быть использована в медицинской диагностике для диагностики новообразований.