Мультимодальная ансамблевая нейросетевая система обнаружения рака кожи на основе анализа гетерогенных дерматологических данных

В настоящее время рак кожи служит одной из ведущих причин смертности в мире. Его диагностика на ранних этапах имеет решающее значение для увеличения потенциальной выживаемости. Поэтому важна разработка высокоточных интеллектуальных систем вспомогательной диагностики для выявления рака кожи на ранних стадиях. Ансамблевое обучение — один из актуальных и перспективных методов повышения точности систем интеллектуальной классификации за счет уменьшения дисперсии и вариативности прогнозов отдельных составляющих общей системы. Представлена ансамблевая интеллектуальная система анализа гетерогенных дерматологических данных на основе мультимодальных нейронных сетей. Точность разработанной ансамблевой системы составила 85.92 %, что на 1.85 процентных пункта выше по сравнению со средней точностью отдельных мультимодальных архитектур для классификации гетерогенных дерматологических данных. Предложенная система может использоваться как высокоточный вспомогательный диагностический инструмент, помогающий принять медицинское решение, что позволит повысить шанс раннего выявления пигментных онкопатологий.