Применение моделей машинного обучения для многоклассовой классификации дерматоскопических снимков новообразований кожи

Аннотация

В статье рассмотрены вопросы практической оценки качества современных моделей машинного обучения, реализованных на основе глубоких нейронных сетей и визуальных трансформеров. Описаны параметры проведенного эксперимента на наборе данных ISIC 2018. Приведена статистика по категориям рассмотренных поражений кожи. Проведенный статистический анализ полученных результатов позволил авторскому коллективу сформировать новую бинарную категорию: меланоцитарные и немелонацитарные поражения кожи. Эксперименты по обучению нейросетевых моделей были выполнены на мощностях Цифровой экосистемы НЦМУ.

Тип публикации