Analiza istotności cech znamion skórnych dla celów diagnostyki czerniaka złośliwego

Agnieszka Mikołajczyk-Bareła; Michał Grochowski

doi:10.32016/1.60.13

Analiza istotności cech znamion skórnych dla celów diagnostyki czerniaka złośliwego

Abstract

Pomimo dynamicznego rozwoju metod uczenia maszynowego i ich wdrażania do praktyki lekarskiej, automatyczna analiza znamion skórnych wciąż jest nierozwiązanym problemem. Poniższy artykuł proponuje zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do zaprojektowania, wytrenowania i przetestowania całych populacji klasyfikatorów (sztucznych sieci neuronowych) oraz ich iteracyjnego udoskonalania w każdej kolejnej populacji, w celu osiągnięcia jak najlepszej dokładności klasyfikacji znamion skórnych. Algorytm zwraca optymalny zestaw cech opisujących obraz dermatoskopowy wraz z proponowaną architekturą sieci neuronowej. Uzyskano dokładność równą 85.83%, swoistość równą 79.07% oraz czułość równą 92.60%.

Citations

0

CrossRef
0

Web of Science
0

Scopus

Authors (2)

Cite as

Full text

download paper

downloaded 47 times

Publication version: Accepted or Published Version
DOI:: Digital Object Identifier (open in new tab) 10.32016/1.60.13
License: open in new tab

full content of the article see on external site open in new tab

Keywords

ALGORYTM EWOLUCYJNY, UCZENIE MASZYNOWE, SIECI NEURONOWE, SYSTEMY WSPOMAGANIA DECYZJI

Details

Category:: Articles
Type:: artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
Published in:: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej pages 67 - 70,
ISSN: 1425-5766
Language:: Polish
Publication year:: 2018
Bibliographic description:: Mikołajczyk A., Grochowski M.: Analiza istotności cech znamion skórnych dla celów diagnostyki czerniaka złośliwego// Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej. -., nr. 60 (2018), s.67-70
DOI:: Digital Object Identifier (open in new tab) 10.32016/1.60.13
Verified by:: Gdańsk University of Technology