SIECI NEURONOWE Z KERAS W DIAGNOSTYCE ZMIAN SKÓRNYCH

Abstract. Melanoma is currently one of the most dangerous skin diseases, in addition many others appear in the population. Scientists are developing techniques for early non-invasive skin lesions diagnosis from dermatoscopic images, for this purpose neural networks are increasingly used. Many tools are being developed to allow for faster implementation of the network, including the Keras package. . The article presents selected methods of diagnosing skin diseases, including the process of classification, features selection, extracting the skin lesion from the whole image.The described methods have been implemented using deep neural networks available in the Keras package. The article draws attention to the effectiveness, specificity, accuracy of classification based on available data sets, attention was paid to tools that allow for more effective operation of algorithms.Melanoma jest obecnie jedną z najbardziej niebezpiecznych chorób skóry, oprócz niej pojawia się w populacji wiele innych. Naukowcy rozwijają techniki wczesnego nieinwazyjnego diagnozowania zmian skórnych z obrazów dermatoskopowych, w tym celu coraz częściej wykorzystywane są sieci neuronowe. Powstaje wiele narzędzi powzalajcych na szybszą implementację sieci należy do niej pakiet Keras. W artykule przedstawiono wybrane metody diagnostyki chorób skóry, należy do nich proces klasyfikacji, selekcji cech, wyodrębnienia zmiany skórnej z całego obrazu. Opisane metody zostały zostały zaimplementowane za pomocą dostępnych w pakiecie Keras głębokich sieci neuronowych. W artykule zwrócono uwagę na skuteczność, specyficzność, dokładność klasyfikacji w oparciu o dostępne zestawy danych, zwrócono uwagę na narzędzi pozwalające na efektywniejsze działanie algorytmów

Dermatological Detection and Classification using Machine Learning Techniques

Dermatology is the medical field that focuses on the study and treatment of skin conditions. It is a specialized branch of medicine that encompasses both diagnostic and surgical procedures related to the skin. It is a widespread disease among them. The researchers have shows a lot of attention to the early detection of lesions. Because of their proliferation ability to other parts of the body, death rates are quite high. A system that can distinguish between benign and malignant lesions is essential because melanoma can be cured with an early and accurate diagnosis. Dermoscopic skin lesion images are first segmented using data mining techniques, to identify the area of interest of the lesion part. When compared to individual classifier algorithms, dermatology datasets benefit from the various data mining techniques and feature selection methods. The SVM provides more accurate and effective skin disease prediction in terms of accuracy, precision, and Specificity