Личный кабинет
Подробное описание документа
Домрачева А. Б.
Методы нейросетевого анализа данных для решения задач дерматологической диагностики / Домрачева А. Б., Иванов И. П., Корлякова М. О. // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. - 2026. - № 3. -
Просмотреть документ
Скачать файл
Рассмотрены подходы к разработке и подготовке моделей для обработки изображений и практической апробации системы нейросетевого визуального анализа дерматологических проблем для массового скрининга кожи лица пациента с использованием изображений с камер стандартных мобильных устройств. Актуальность работы обусловлена увеличением спроса на удаленные инструменты предварительной диагностики. Предложена схема организации модели обработки данных, ключевой особенностью которой является модульная архитектура, позволяющая гибко расширять перечень распознаваемых патологий. Особое внимание уделено решению проблем, связанных с использованием обучающих выборок с грубой и зашумленной разметкой. Для повышения качества обучения предложен и протестирован комплекс методов адаптации данных, включающий аугментацию и псевдоразметку. Формирование моделей проведено в рамках энкодер-декодерных архитектур для сегментации изображений. Финальные оценки состояния кожи лица пациента представляют собой визуальное и количественное отображение для пользователя. Приведены результаты экспериментов, демонстрирующие достигнутую точность моделей, подтверждая практическую состоятельность предложенного подхода для создания масштабируемых медицинских диагностических систем. Общее качество анализа по сбалансированной точности 0,9–0,98. Результаты исследования имеют значение для развития телемедицинских технологий и получили применение в коммерческих и исследовательских проектах Работа выполнена в рамках гранта ФАСИЕ (заявка № С1ИИ-418115, проект 101256) Просьба ссылаться на эту статью следующим образом: Домрачева А.Б., Иванов И.П., Корлякова М.О. Методы нейросетевого анализа данных для решения задач дерматологической диагностики. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2026, № 3 (156), с. 127–142. EDN: HAZHYO
Статья опубликована в следующих изданиях
№ 3. - 2026.
