Цифрова колориметрія та глибоке машинне навчання у діагностиці пошкоджень біотканин

Abstract

This paper investigates a critical challenge in forensic medical examination and clinical dermatology: the automated and objective estimation of the age of superficial biological tissue injuries based on digital and multispectral imaging. Traditional empirical approaches, grounded in the visual assessment of color dynamics in damaged skin areas, exhibit critically low precision and an excessive dependence on the expert&039;s subjective experience, ambient lighting conditions, and the patient&039;s physiological characteristics. The study substantiates and develops a comprehensive innovative paradigm that conceptually integrates the mathematical apparatus of digital colorimetry within the perceptually uniform CIELAB space with advanced deep machine learning architectures. A mathematical model of a neuro-fuzzy classification system is developed in detail to effectively simulate the spatio-temporal evolution of trauma, accounting for the inherent fuzziness of boundaries between the stages of blood degradation. Particular emphasis is placed on the implementation of Physics-Informed Neural Networks, which enable the integration of a system of partial differential equations – describing the biochemical kinetics of hemoglobin decay and bilirubin diffusion – directly into the multi-component loss function of the neural network. A profound analysis is conducted on the utilization of state-of-the-art semantic segmentation architectures for extracting complex spectral-spatial features. Furthermore, an optimized hardware-software pipeline is presented for the deployment and iterative training of models using Tensor Processing Units (TPUs) in a cloud environment. Based on hyperspectral analysis, it is demonstrated that the transition heuristic approaches to end-to-end regression of injury age, considering physical constraints, significantly reduces the Mean Absolute Error and elevates the scientific evidence base of forensic medical expertise to a fundamentally new level of reliability.

У статті виконано дослідження проблеми судово-медичної експертизи та клінічної дерматології – автоматизованого та об&039;єктивного встановлення давності поверхневих пошкоджень біологічних тканин на основі цифрових та мультиспектральних зображень. Традиційні емпіричні підходи, що базуються на візуальній оцінці динаміки колірних змін ушкоджених ділянок шкіри, демонструють критично низьку точність та надвисоку залежність від суб&039;єктивного досвіду експерта, оптичних характеристик освітлення і фізіологічних особливостей пацієнта. У роботі обґрунтовано та розроблено комплексну інноваційну парадигму, що концептуально об&039;єднує математичний апарат цифрової колориметрії у перцептивно рівномірному просторі CIELAB із передовими архітектурами глибокого машинного навчання. Деталізовано розроблено математичну модель нейро-нечіткої системи класифікації, яка ефективно моделює просторово-часову еволюцію травми, враховуючи нечіткість меж між стадіями деградації крові. Особливу увагу приділено впровадженню концепції фізично-інформованих нейронних мереж, що дозволяють інтегрувати систему диференціальних рівнянь у частинних похідних, які описують біохімічну кінетику розпаду гемоглобіну та дифузію білірубіну, безпосередньо у багатокомпонентну функцію втрат нейромережі. Здійснено глибокий аналіз використання передових архітектур семантичної сегментації для виокремлення складних спектрально-просторових ознак. Наведено оптимізований програмно-апаратний конвеєр для розгортання та ітеративного навчання моделей з використанням тензорних процесорів (TPU) у хмарному середовищі. На основі гіперспектрального аналізу доведено, що перехід від евристичних підходів до наскрізної регресії віку травми з урахуванням фізичних обмежень дозволяє суттєво знизити середню абсолютну похибку та вивести наукову доказовість судово-медичної експертизи на принципово новий рівень достовірності.