Технологии компьютерного зрения активно внедряются в современную жизнь, в том числе в медицинскую практику. Развитие таких технологий привело к появлению компьютерных систем, позволяющих осуществлять детектирование и классификацию кожных заболеваний с качеством, сопоставимым и в некоторых случаях превышающим возможности человека. В статье раскрывается метод автоматической сегментации, на базе предоставленных врачами дерматоскопических изображений, полученных с применением цифрового оптического прибора – дерматоскопа. Главной целью разрабатываемой модели является выявление зоны новообразования и областей гиперпигментации на изображениях новообразований кожи для дальнейшей интеграции в системы поддержки принятия врачебных решений при диагностике меланомы. В результате проведенной работы был создан программный комплекс, позволяющий проводить сегментацию новообразования. В качестве демонстрации метода приведены экспериментальные исследования обнаружения границ меланомы и зон областей признаков на изображениях новообразований кожи. Разработанная система может применяться в диагностических научно-исследовательских и образовательных целях.
Abstract—Computer vision technologies are being actively introduced into modern life, including medical practice. The development of such technologies has led to the emergence of computer systems that allow the detection and classification of skin diseases with a quality comparable and in some cases exceeding human capabilities. The article reveals the method of automatic segmentation, based on dermatoscopic images provided by doctors, obtained using a digital optical device – a dermatoscope. The main goal of the developed model is to identify the neoplasm zone and hyperpigmentation areas in the images of skin neoplasms for further integration into medical decision support systems for the diagnosis of melanoma. As a result of the work carried out, a software package was created that allows segmentation of the neoplasm. As a demonstration of the method, experimental studies of the detection of melanoma boundaries and zones of feature areas in images of skin neoplasms are presented. The developed system can be used for diagnostic research and educational purposes.