Ученые Южно-Уральского государственного университета (входит в проект 5-100) разработали приложение для эффективного определения вероятности возникновения псориаза при помощи нейронных сетей.
Что такое псориаз и почему его сложно диагностировать?
В настоящее время псориаз — это одно из самых распространенных хронических рецидивирующих кожных заболеваний, он поражает от 1% до 5% населения разных стран.
Это хроническое воспалительное заболевание кожи. Псориаз представляет собой генетическую болезнь (передается по наследству), однако зачастую проявляется после сильного стресса или болезни. Повреждения кожи представляют собой образования на теле пациента: папулы или бляшки розово-красного цвета, поверхность которых шелушится и покрыта чешуйками. Заболевание сопровождается сильным зудом и болями.
Правильно диагностировать форму и тип псориаза трудно в связи с его схожестью со многими другими заболеваниями. Необходимы различные анализы и комплексное обследование. Только квалифицированный и опытный дерматолог может поставить правильный диагноз и назначить лечение, чтобы достичь длительного периода ремиссии и избежать поражения внутренних органов.
Как работает новая технология?
Ученые кафедры системного программирования Высшей школы электроники и компьютерных наук под руководством кандидата технических наук, доцента Михаила Сухова работали над созданием программы, которая позволит точно диагностировать псориаз.
Для обучения нейронных сетей был выбран способ обучения с учителем, где в его роли выступает сам алгоритм обучения. Обучение происходит на основе выборки, которая представляет собой набор данных из изображений двух типов: с наличием псориаза и без. На вход нейронной сети подается предобработанное изображение. На выходе выдаются результаты классификации и точность этого результата.
«Определение псориаза по фотографии с помощью нейросетевого подхода позволит сократить вероятность ошибки дерматологов в определении типа заболевания, — говорит Михаил Сухов. — В современной науке и медицине тема применения нейронных сетей для определения наличия заболевания очень популярна. Такие системы имеют ряд преимуществ перед врачом-экспертом. Они объективны, устойчивы, выдают оптимальное решение, основанное на огромной базе знаний, которую сохраняют навсегда. В то же время такой подход полностью исключает человеческий фактор, ведь знания даже компетентного специалиста могут забываться или путаться».
В итоге нейросеть позволяет провести анализ кожных покровов по фотографиям и в случае возможного наличия признаков заболевания сообщить об этом.
Какие перспективы?
Дальнейшие исследования в данной предметной области предполагают улучшение и пополнение базы данных, что позволит увеличить точность классификации изображений, сократит вероятность ошибки при наличии изображений с другими внешне похожими кожными заболеваниями.
Можно также будет научить нейросеть распознавать виды псориаза. Чем больше будет исходных данных с различными типами псориаза, тем выше вероятность возможного диагностирования заболевания. Но для решения такой задачи необходимо более тесное сотрудничество со специалистами в данной области.
