Принципи медичної діагностики злоякісного раку шкіри людини за допомогою штучних нейронних мереж.

Наведено принципи медичної діагностики онкологічних захворювань шкіри людини за допомогою штучних нейронних мереж. Розкрито аспекти розвитку штучного інтелекту, які дозволяють створювати на базі біологічних підходів інтелектуальні системи в різних областях застосування. Охарактеризовано етапи онкологічної діагностики, які є обов’язковими та мають фундаментальний вплив на подальше лікування пацієнта у разі діагностування злоякісного раку шкіри, результатом кожного з етапів є клінічний діагноз, морфологічний діагноз та патоморфологічний діагноз. Окреслено поняття меланоми та особливості її розвитку. Досліджено алгоритми автоматизованого комп'ютерного аналізу дерматологічних зображень, які забезпечують допомогу лікарям у постановці діагнозу та сприяють підвищенню точності діагностики. Розроблено структурну схему діагностування онкологічних захворювань шкіри людини за допомогою штучних нейронних мереж. В основі завдання диференціації патологій шкірних покривів людини лежить умовний поділ на 4 частини для вирішення завдань бінарної класифікації. Підкреслено, що навчання штучної нейронної мережі відбувається за допомогою наборів даних. Наголошується, що враховуючи завдання бінарної класифікації, у кожному напрямку застосування, наборам даних присвоюються мітки класу нуль та один, представлені у вигляді масиву. У статті розроблено детальний алгоритм, наведений у вигляді блок-схеми, здатний здійснювати постановку остаточного медичного діагнозу щодо захворювання шкіри на онкологічні патології за допомогою штучної нейронної мережі. Описаний алгоритм розроблений на основі штучних нейронних мереж, навчених вирішувати завдання бінарної класифікації. Результатом роботи штучної нейронної мережі є висновок приналежності вхідного значення до класів, на яких описана нейромережа проходила етап навчання.