Підхід щодо розпізнавання раку шкіри за допомогою нейронної мережі

Abstract

Попри стрімкий розвиток штучного інтелекту, сучасні методи діагностики раку шкіри значною мірою залежать від людського фактору та потребують значних ресурсів. Використання нейронних мереж у процесі діагностики відкриває нові можливості для автоматизації аналізу дерматологічних зображень, підвищення точності розпізнавання злоякісних утворень та своєчасного виявлення хвороби. У роботі розглянуто підхід до розпізнавання раку шкіри за допомогою згорткової нейронної мережі, який включає вибір архітектури, налаштування параметрів та методи покращення точності класифікації. Запропонований підхід сприятиме підвищенню ефективності первинного скринінгу, зниженню навантаження на лікарів-дерматологів та забезпеченню більш точної ранньої діагностики раку шкіри.

Despite the rapid development of artificial intelligence, modern methods of diagnosing skin cancer largely depend on the human factor and require significant resources. The use of neural networks in the diagnostic process opens up new opportunities for automating the analysis of dermatological images, increasing the accuracy of recognizing malignant lesions, and timely detecting the disease. The paper considers an approach to recognizing skin cancer using a convolutional neural network, which includes the choice of architecture, parameter settings, and methods for improving classification accuracy. The proposed approach will help increase the efficiency of primary screening, reduce the workload on dermatologists, and ensure more accurate early diagnosis of skin cancer.