Розробка нейронної мережі та застосування технології комп’ютерного зору для діагностики уражень та захворювань шкіри
DOI:
https://doi.org/10.15587/2706-5448.2021.229028Ключові слова:
нейронна мережа, графічна візуалізація, CoreML, мобільний застосунок, діагностична інформаційна системаАнотація
Об'єктом дослідження є процес використання технології штучного інтелекту та комп'ютерного зору в медичній галузі. Предметом дослідження є впровадження нейронної мережі в діагностичні інформаційні системи та її спільна роботи з мобільним застосунком iOS для діагностики уражень та захворювань шкіри. Властивістю нейронних мереж є їх здатність навчатися на основі даних навколишнього середовища та в результаті навчання підвищувати свою продуктивність. Проаналізувавши існуючі методи для подальшої реалізації в програмному продукті для навчання нейронної мережі було обрано метод паралелізації навчання вибірки. Одним з найбільш проблемних місць є завдання діагностики в медичній сфері, що вимагають поряд з експертними рішеннями застосування сучасних підходів, що базуються на технологіях штучного інтелекту та комп'ютерного зору. За допомогою застосування технологій штучного інтелекту та комп'ютерного зору фахівці намагаються надати оцінку стану пацієнта та точно встановити діагноз. Адже людський фактор завжди присутній в медичній сфері, тому застосування штучного інтелекту спрямоване на покращення якості діагностування пацієнта. Методи дослідження включають обчислювальні експерименти, порівняльний аналіз результатів та об'єктно-орієнтоване програмування. В ході дослідження використовувалися методи комп’ютерного зору, які включають методи отримання, обробки, аналізу та розуміння цифрових зображень. Навчено нейронну мережу для аналізу пошкоджень та хвороб шкірних покривів та реалізована інформаційна система діагностування та спостереження за станом здоров’я шкіри шляхом створення мобільного застосунку на базі iOS. Результати впровадження можуть надати користувачам можливість стежити за станом своєї шкіри та отримувати рекомендації щодо її профілактичного лікування. А також надання консультативних рекомендацій щодо лікування чи профілактики захворювань та надання інформаційної літератури.
Посилання
- Chakraborty, D., Perich, F., Joshi, A., Finin, T., Yesha, Y. (2002). Middleware for mobile information access. Proceedings. 13th International Workshop on Database and Expert Systems Applications. Aix-en-Provence, 1–6. doi: http://doi.org/10.1109/dexa.2002.1045984
- Stapic, Z., Mijac, M., Strahonja, V. (2016). Methodologies for development of mobile applications. 39th International Convention on Information and Communication Technology Electronics and Microelectronics (MIPRO). Opatija, 688–692. doi: http://doi.org/10.1109/mipro.2016.7522228
- Haykin, S. (1998). Neural network a comprehensive foundation. Prentice Hall.
- Asanovic, K., Bodik, R., Catanzaro, B., Gebis, J., Husbands, P., Keutzer, K., Patterson, D., Plishker, W., Shalf, J., Williams, S., Yelick, K. (2006). The landscape of parallel computing cresearch: A view from Berkeley. Technical cReport No. UCB/EECS-2016-183. Berkeley, 1–54. Available at: https://people.eecs.berkeley.edu/~krste/papers/BerkeleyView.pdf
- Dhawan, C. (1995). Mobile computing – a systems integrator's handbook. McGraw-Hill.
- The International Skin Imaging Collaboration. Available at: https://www.isic-archive.com/#!/topWithHeader/onlyHeaderTop/gallery
- Balakrishnan, H. (1998). Challenges to reliable data transport over heterogeneous wireless networks. Technical Report No. UCB/CSD-98-1010. Berkeley. Available at: https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/1998/6412.html
- Chapman, B, Jost, G., Van der Pas, R. (2008). Using OpenMP: portable shared memory parallel programming (Scientific and Engineering Computation). Cambridge: The MIT Press.
- Fisun, M., Kulakovska, I., Horban, H. (2015). Generation of frequent item sets in multidimensional data by means of templates for mining inter-dimensional association rules. IEEE 8th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS). Warsaw, 368–375. doi: http://doi.org/10.1109/idaacs.2015.7340760
- Olsen, N. L., Markussen, B., Raket, L. L. (2018). Simultaneous inference for misaligned multivariate functional data. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 67 (5), 1147–1176. doi: http://doi.org/10.1111/rssc.12276
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Ivan Fomenko, Vladyslav Asieiev , Inessa Kulakovska
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.