Двоетапна система глибокого навчання для класифікації уражень шкіри - Нечипоренко , Н.І.; Хоменко , О.С.; Лосіхін , Д.А. (Вісник Приазовського Державного Технічного Університету. Серія: Технічні науки, 2026)
Рак шкіри є одним із найпоширеніших онкологічних захворювань, а раннє виявлення суттєво підвищує ефективність лікування. У зв’язку з цим актуальним є застосування методів штучного інтелекту для автоматизованого аналізу дерматоскопічних зображень. У роботі запропоновано двоетапну систему глибокого навчання: на першому етапі визначається наявність ділянки шкіри на зображенні за допомогою MobileNetV3-Small, на другому ‒ класифікуються ураження за сімома діагностичними категоріями із використанням EfficientNet-B4. Для підвищення точності та узагальнювальної здатності моделей застосовано попередню обробку зображень, доповнення даних та балансування класів. Інтерпретованість результатів забезпечується методом Grad-CAM, що дозволяє візуалізувати ділянки, які найбільше впливають на прогноз. Результати експериментів на наборі дерматоскопічних зображень HAM10000 демонструють високу точність класифікації (до 94 %) та стабільність роботи системи на реальних даних. Запропонований підхід може бути використаний як інструмент підтримки попереднього скринінгу уражень шкіри та раннього виявлення онкологічних захворювань