Einsatz von ML zur Früherkennung von Hautkrebs.
Entwicklung einer Anwendung zur Erkennung von Hautkrebs, die Dermatologen und Einzelpersonen bei der Identifizierung potenzieller Hautkrebsläsionen anhand von Bildern von Muttermalen unterstützen kann. Ziel ist es, ein zuverlässiges und zugängliches Instrument für die Früherkennung und Diagnose zu schaffen, das durch frühzeitiges Eingreifen möglicherweise Leben retten kann.
Das trainierte Hautkrebserkennungsmodell erreichte eine Genauigkeit von 53 % bis über 90 % in der Validierungsgruppe. Es wies eine hohe Präzision und Wiedererkennung sowohl für gutartige als auch für bösartige Fälle auf, was auf seine Wirksamkeit bei der Diagnose hinweist.
Die webbasierte Anwendung erhielt positives Feedback von 37 Dermatologen und Nutzern gleichermaßen. Die benutzerfreundliche Oberfläche und die präzisen Vorhersagen trugen dazu bei, dass die Anwendung angenommen und für vorläufige Beurteilungen von Hautläsionen verwendet wurde.
Durch die Bereitstellung eines zugänglichen Instruments zur Früherkennung von Hautkrebs hat die Anwendung das Potenzial, ein frühzeitiges Eingreifen zu unterstützen und die Chancen auf eine erfolgreiche Behandlung zu verbessern.
Das Modell wird ständig mit neuen Daten aktualisiert, um seine Genauigkeit zu verbessern und mit dem sich entwickelnden medizinischen Wissen Schritt zu halten. Nutzerfeedback und zusätzliche Funktionen, wie z. B. eine Bewertung des Schweregrads von Hautläsionen, werden für künftige Versionen der Anwendung in Betracht gezogen.
Erstellung einer benutzerfreundlichen webbasierten Schnittstelle mit Django. Integration des trainierten Modells in die Anwendung. Möglichkeit für Benutzer, Mole-Bilder zur Klassifizierung hochzuladen. Anzeige der Klassifizierungsergebnisse mit einem Hinweis auf die Wahrscheinlichkeit der Bösartigkeit.
Verwendung des ResNet50-Modells, das auf einem großen Datensatz vortrainiert wurde, um hochrangige Merkmale aus Bildern von Muttermalen zu extrahieren. Entfernung der obersten Klassifizierungsschichten, um die Fähigkeit zur Merkmalsextraktion zu erhalten.
Entwicklung eines benutzerdefinierten neuronalen Netzwerkklassifizierers mit Keras. Der Klassifikator nimmt ResNet50-Merkmale als Eingabe und gibt Hautkrebs-Klassifizierungen aus (gutartig oder bösartig). Training des Klassifikators mit dem vorverarbeiteten Datensatz.
Bewertung der Leistung des Modells anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennungswert und F1-Score auf der Validierungsmenge. Abstimmung der Hyperparameter zur Optimierung der Architektur und der Trainingsparameter des Modells.
Ein kuratierter Datensatz mit Bildern von Muttermalen aus verschiedenen Quellen. Aufteilung des Datensatzes in Trainings-, Validierungs- und Testsätze. Vorverarbeitung der Bilder durch Größenänderung (500x500), Formatnormalisierung (Konvertierung in RGB) und Datenerweiterung zur Verbesserung der Modellgeneralisierung.
A dataset of moles images labeled as benign or malignant
Scikit-learn and Keras
ResNet50 as a feature extractor
Python
Django for creating a web-based user interface
zur Verbesserung des Managements und der Behandlung von Diabetes.
zur Überprüfung der Echtheit von Arzneimitteln mit einem Klick.
für eine bequeme Suche nach Ärzten und Gesundheitseinrichtungen.
zur direkten Verwaltung des eigenen Patientenprofils.
für die organisierte Speicherung und Verarbeitung medizinischer Daten.
für die medizinische Ferndiagnose und Gesundheitsüberwachung.
für die Beschaffung von Informationen über alle Medikamente in der Ukraine.
für die einfache Ausstellung und Verwaltung von medizinischen Rezepten.
die Webplattform für bürgerschaftliches Engagement (NDA geschützt)
die E-Learning-Plattform für den Unterricht von Kindern in englischer Phonetik, Wortbildung und Lesen (NDA-geschützt)
für die Erkundung der nahe gelegenen Veranstaltungen für Kinder.
Plattform für Lebensmittel-Lieferdienste
Lösung für die Disposition und Verwaltung von Taxis
für ein einfaches und effizientes Flottenmanagement.
für die Suche nach einem Urlaubsziel und die Reiseplanung.
Cloud-Hotelbuchungssoftware für Reiseberater
für die automatisierte und pünktliche Abrechnung mit Ihren Kunden.
für die Belegungskontrolle an den Stränden.
eine digitale Version der Geschichte des Feldanbaus.
für das ultimative Sport-Business-Management.
professionelle Plattform für den Austausch mit Radiologen
für die intelligente Ferndiagnose eines Patienten.
zur Fernsteuerung Ihrer intelligenten Heizungsanlage.
für personalisierte Horoskope von Astrologie-Enthusiasten
Sake-Getränkekatalog
Spezialisiertes soziales Netzwerk für Buchhalter (NDA-geschützt)
um automatisch modische Looks zu kreieren.
hilft Erfindern, ihre Erfindung erfolgreich zum Patent anzumelden.
Fahrradsuchen zu automatisieren
virtuelle Kleidung an SMPL-Modelle anpassen, um eine virtuelle Anprobe zu ermöglichen.
um unbesetzte Plätze auf einem Parkplatz zu identifizieren.
Universal-Online-Schuhgeschäft
für den Hersteller von Schuhsohlen und Zubehör
Schreiben Sie uns, und wir bieten Ihnen eine qualifizierte Beratung.