GŁĘBOKIE SIECI NEURONOWE DLA DIAGNOSTYKI ZMIAN SKÓRNYCH

Non-invasive diagnosis of skin cancer is extremely necessary. In recent years, deep neural networks and transfer learning have been very popular in the diagnosis of skin diseases. The article contains selected basics of deep neural networks, their interesting applications created in recent years, allowing the classification of skin lesions from available dermatoscopic images.Nieinwazyjna diagnostyka nowotworów skóry jest niezwykle potrzebna. W ostatnich latach bardzo dużym zainteresowaniem w diagnostyce chorób skóry cieszą się głębokie sieci neuronowe i transfer learning. Artykuł zawiera wybrane podstawy głębokich sieci neuronowych, ich ciekawe zastosowania stworzone w ostatnich latach, pozwalające na klasyfikację zmian skórnych z dostępnych obrazów dermatoskopowych

Using deep learning to identify the recurrent laryngeal nerve during thyroidectomy

Surgeons must visually distinguish soft-tissues, such as nerves, from surrounding anatomy to prevent complications and optimize patient outcomes. An accurate nerve segmentation and analysis tool could provide useful insight for surgical decision-making. Here, we present an end-to-end, automatic deep learning computer vision algorithm to segment and measure nerves. Unlike traditional medical imaging, our unconstrained setup with accessible handheld digital cameras, along with the unstructured open surgery scene, makes this task uniquely challenging. We investigate one common procedure, thyroidectomy, during which surgeons must avoid damaging the recurrent laryngeal nerve (RLN), which is responsible for human speech. We evaluate our segmentation algorithm on a diverse dataset across varied and challenging settings of operating room image capture, and show strong segmentation performance in the optimal image capture condition. This work lays the foundation for future research in real-time tissue discrimination and integration of accessible, intelligent tools into open surgery to provide actionable insights.ope

Detección de carcinoma basocelular utilizando red neuronal convolucional y Support Vector Machine

El cáncer de piel es uno de los tipos de cáncer más frecuente en los seres humanos, abarca cerca de un tercio total de las neoplasias. Dentro del cáncer de piel encontramos al carcinoma basocelular (CBC) siendo este el tipo de cáncer más frecuente a nivel mundial. Una serie de estudios que involucran enfoques de aprendizaje profundo ya se han desempeñado en un número considerable como la clasificación de imágenes. Los modelos utilizados en dichas tareas emplean la función Softmax (modelo clásico) en la capa de clasificación. Sin embargo, se han realizado estudios que utilizan una alternativa a la función Softmax para la clasificación: la máquina de vectores de soporte (SVM). El uso de SVM en una arquitectura de red neuronal artificial produce resultados relativamente mejores que el uso de la función Softmax convencional. Por este motivo se construyó un sistema que diagnostica el carcinoma basocelular implementando un modelo híbrido de red neuronal convolucional y máquina de vectores de soporte para clasificar el CBC. Los resultados obtenidos fueron medidos con las métricas de precisión, recall, f1-score y exactitud obteniendo 94.51%, 88.42%, 91.36% y 91.54% respectivamente