Метод автоматизированного распознавания цвета глобул на дерматоскопических изображениях новообразований кожи

Современные компьютерные системы диагностики кожных новообразований в основном ориентированы на выдачу рекомендаций пациентам, но применение таких систем в клинической практике остаётся ограниченным. Это связано с недостатком качественных исследований таких систем и низким доверием врачей к непрозрачным механизмам их работы. Создание системы поддержки принятия врачебных решений, основанной на логике диагностического поиска врача, может решить данную проблему. Важной задачей системы поддержки принятия врачебных решений является распознавание цвета глобул кожных новообразований, однако методы решения поставленной задачи в научных публикациях пока не описаны. Рассмотрено применение метода автоматизированного распознавания цвета глобул на дерматоскопических изображениях новообразований кожи, позволяющий распознавать глобулы по цвету в соответствии с палитрой из 7 цветов (голубой, жёлто-белый, коричневый, красный, оранжевый, телесный, чёрный). В рамках данного метода разработан оригинальный набор 9 цветовых признаков. Для классификации изображений по признаку (цвету глобул) применён метод«случайный лес». По результатам эксперимента, проведённого с выборкой из 313 изображений, точность классификации составила 91 %. Разработанный метод допускает программную реализацию в рамках алгоритма модифицированного анализа узора, а также данный метод можно использовать как часть системы поддержки принятия врачебных решений при диагностике рака кожи.

цвет глобул новообразования, машинное обучение, диагностика новообразований кожи, дерматоскопия, модифицированный анализ узора, случайный лес