Моделювання процесу розпізнавання дерматологічних захворювань на зображенні засобами нечіткої логіки

Abstract

Recognition of dermatological diseases based on images is an important task in the field of medical diagnostics. Traditional image analysis methods, particularly those based on deep neural networks, often face challenges under conditions of low input data quality and variability of external factors such as lighting or blurriness. This study explores the modeling of a fuzzy logic system to improve the accuracy of dermatological disease diagnosis. A model is proposed that utilizes fuzzy variables and rules for image processing, enabling the consideration of uncertainty and data incompleteness. The structure of a controller with a fuzzy inference module is described, membership functions for key variables are developed, and a knowledge matrix for decision-making is constructed. The results of the study demonstrate that the application of fuzzy logic significantly enhances the accuracy and reliability of the image-based dermatological disease recognition process.Розпізнавання дерматологічних захворювань на основі зображень є важливим завданням у сфері медичної діагностики. Традиційні методи аналізу зображень, зокрема на основі глибоких нейронних мереж, часто стикаються з проблемами в умовах низької якості вхідних даних та варіативності зовнішніх факторів, таких як освітлення або розмиття. У цій роботі розглянуто моделювання апарату нечіткої логіки для підвищення точності діагностики дерматологічних захворювань. Запропоновано модель, яка використовує нечіткі змінні та правила для обробки зображень, що дозволяє враховувати невизначеність та неповноту даних. Описано структуру контролера з модулем нечіткого логічного висновку, розроблено функції належності для ключових змінних, а також сформовано матрицю знань для прийняття рішень. Результати дослідження показують, що використання нечіткої логіки дозволяє значно підвищити точність та надійність процесу розпізнавання дерматологічних захворювань на зображенняx.

Розпізнавання дерматологічних захворювань на основі зображень є важливим завданням у сфері медичної діагностики. Традиційні методи аналізу зображень, зокрема на основі глибоких нейронних мереж, часто стикаються з проблемами в умовах низької якості вхідних даних та варіативності зовнішніх факторів, таких як освітлення або розмиття. У цій роботі розглянуто моделювання апарату нечіткої логіки для підвищення точності діагностики дерматологічних захворювань. Запропоновано модель, яка використовує нечіткі змінні та правила для обробки зображень, що дозволяє враховувати невизначеність та неповноту даних. Описано структуру контролера з модулем нечіткого логічного висновку, розроблено функції належності для ключових змінних, а також сформовано матрицю знань для прийняття рішень. Результати дослідження показують, що використання нечіткої логіки дозволяє значно підвищити точність та надійність процесу розпізнавання дерматологічних захворювань на зображенняx.