Выявление кожных заболеваний по изображениям с использованием методов машинного обучения и глубокого обучения

В настоящее время одним из важнейших методов, требующих изучения, является классификация кожных заболеваний на основе автоматизированных систем, работающих с медицинскими изображениями, полученными с поверхности пораженной кожи. Кожные заболевания представляют собой глобальную проблему здравоохранения: их распространённость ежегодно увеличивается, создавая серьезную угрозу жизни и здоровью миллионов людей. Ранняя диагностика играет ключевую роль в предотвращении прогрессирования болезни и ее осложнений. Сегодня ведется большое количество исследований, направленных на выявление кожных заболеваний на начальных стадиях, и предлагаются различные решения. Одним из наиболее перспективных подходов, предложенных учёными, является использование интеллектуальных систем для классификации заболеваний по медицинским изображениям. В данной работе были проанализированы методы, модели и алгоритмы автоматической классификации кожных заболеваний на основе машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL). Также были изучены методы предварительной обработки медицинских изображений, позволяющие повысить точность и скорость работы моделей. В ходе анализа сопоставлены результаты предыдущих исследований и оценена точность предложенных в них моделей, а также подготовлены сравнительные таблицы для использования в будущих научных работах. Цель исследования — восполнить существующий пробел в области применения ML и DL для классификации кожных заболеваний. Полученные выводы помогут исследователям разрабатывать более эффективные решения, выявлять текущие проблемы и учитывать новейшие достижения в данной сфере.