Исследователи выяснили, что конволюционные нейронные сети (CNN) могут распознавать пораженную Hidradenitis suppurativa (суппуративным гидраденитом) кожу и классифицировать степень тяжести данного заболевания.

CNN представляет собой разновидность систем глубокого обучения, которая способна группировать по схожим признакам и анализировать изображения.

Проспективный анализ 777 изображений, полученных от 149 пациентов, проводился на основе данных CNN. Нейросети с точностью 78% отличили отсутствие гидраденита от легкой степени заболевания и его умеренную степень от тяжелой.

Фото: https://adobe.prf.hn

Технология также обеспечила классификацию по Международной системе оценки тяжести гидраденита (IHS4) с точностью 72%.

Кроме того, исследование показало, что с течением времени при помощи CNN можно выявлять незначительные изменения воспалительной активности гидраденита.

Ученые надеются, что особенность CNN обнаруживать пораженную кожу с пиксельной точностью 88,1%, совпадающей с оценками врача, в будущем сократит количество ручного нанесения меток на участки кожного покрова.