Разработанная нейросетевая система основана на анализе различных дерматологических данных, которые содержат общую информацию о пациентах — возраст, пол, расположение пигментного новообразования на теле пациента. Созданная математиками СКФУ мультимодальная система способна распознавать 10 диагностических категорий пигментных поражений кожи: от дерматофибромы, невуса, солнечного лентиго, разных видов кетароза до меланомы и других видов рака кожи. Точность распознавания новообразований кожи составила 83,6%. Ректор СКФУ Дмитрий Беспалов подчеркнул, что данная разработка позволит минимизировать влияние человеческого фактора, поможет в принятии врачебных решений и расширит возможности раннего выявления рака кожи. Теперь запланировано создание на основе разработки мобильного приложения, благодаря которому любой желающий сможет проверить себя на наличие подобных поражений кожи и при необходимости своевременно обратиться за медицинской помощью, рассказали в пресс-службе СКФУ. - Россия
- Северо-Западный
-
Центральный
- Белгородская область
- Брянская область
- Владимирская область
- Воронежская область
- Ивановская область
- Калужская область
- Костромская область
- Курская область
- Липецкая область
- Москва
- Московская область
- Орловская область
- Рязанская область
- Смоленская область
- Тамбовская область
- Тверская область
- Тульская область
- Ярославская область
- Южный
- Северо-Кавказский
- Приволжский
- Уральский
- Сибирский
- Дальневосточный
Выбрать субъект
Ставропольский край
- Все субъекты
- Белгородская область
- Брянская область
- Владимирская область
- Воронежская область
- Ивановская область
- Калужская область
- Костромская область
- Курская область
- Липецкая область
- Москва
- Московская область
- Орловская область
- Рязанская область
- Смоленская область
- Тамбовская область
- Тверская область
- Тульская область
- Ярославская область
Инновационный способ диагностики рака кожи нашли учёные СКФУ
Разработанная нейросетевая система основана на анализе различных дерматологических данных, которые содержат общую информацию о пациентах — возраст, пол, расположение пигментного новообразования на теле пациента. Созданная математиками СКФУ мультимодальная система способна распознавать 10 диагностических категорий пигментных поражений кожи: от дерматофибромы, невуса, солнечного лентиго, разных видов кетароза до меланомы и других видов рака кожи. Точность распознавания новообразований кожи составила 83,6%. Ректор СКФУ Дмитрий Беспалов подчеркнул, что данная разработка позволит минимизировать влияние человеческого фактора, поможет в принятии врачебных решений и расширит возможности раннего выявления рака кожи. Теперь запланировано создание на основе разработки мобильного приложения, благодаря которому любой желающий сможет проверить себя на наличие подобных поражений кожи и при необходимости своевременно обратиться за медицинской помощью, рассказали в пресс-службе СКФУ. Главное в регионе
14:05, 20 марта 2026
Яростно вонзал и вонзал нож: в Невинномысске пьяный подросток убил подругу матери 