Ученые СКФУ разработали нейросетевую систему распознавания рака кожи, которая позволит снизить количество ложных диагнозов. По мнению авторов, использование их разработки, как вспомогательного метода диагностики, позволит снизить влияние человеческого фактора при принятии врачебных решений и повысить точность выявления заболевания. Результаты исследования опубликованы в IEEE Access.

Рак кожи, по словам ученых Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ), один из самых распространенных видов онкологических заболеваний. Высокоточная диагностика повышает шансы на выздоровление пациентов. Поэтому специалисты заинтересованы в разработке автоматизированных систем вспомогательной диагностики.

Ученые СКФУ разработали мультимодальную нейросетевую систему классификации онкологических поражений кожи, чувствительную к несбалансированным дерматологическим данным.

Предложенная система, по словам одного из авторов статьи, младшего научного сотрудника научно-исследовательской лаборатории кафедры математического моделирования СКФУ Ульяны Ляховой, позволяет снизить количество ложноотрицательных прогнозов за счет использования модифицированной функции перекрестных энтропийных потерь и анализа гетерогенных дерматологических данных с этапом предварительной очистки волосяных структур.

Как заявили в СКФУ, точность распознавания по десяти диагностическим категориям для предложенной интеллектуальной системы составила 85,2%. Кроме того, система распознает пигментные поражения кожи на 15 процентных пунктов точнее, чем визуальная диагностика практикующих врачей.

Разработанная в России система позволяется достичь точности выше, чем у аналогичных зарубежных систем из Германии, Австрии, КНР, отметили ученые.   "Использование разработанного комплекса врачами-дерматологами в качестве вспомогательного метода диагностики позволит уменьшить влияние человеческого фактора при принятии врачебных решений, значительно снизить количество ложных диагнозов и повысить точность раннего распознавания рака кожи", — рассказал заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ Павел Ляхов.

Как отметила соавтор исследования доцент кафедры математического моделирования СФКУ Диана Калита, система с помощью различных видов нейросетей одновременно анализирует изображение родинок и основные данные пациента (пол, возраст, локализация пигментного новообразования). Но перед началом анализа, изображения пигментных пятен обрабатываются с помощью определенных фильтров, которые позволяют убрать мешающие для более точной классификации детали (например, волосы и другие шумовые эффекты).

"Неочевидная взаимосвязь между обрабатываемыми данными и результатами диагностики извлекается за счет дополнительного нейросетевого изучения информации между модальностями. Таким образом нейронные сети способны использовать дополнительные данные путем интеграции нескольких модальностей в общую структуру", – пояснила Ульяна Ляхова.

В дальнейшем научный коллектив СКФУ планирует построить более сложные ансамблевые системы нейросетевого анализа дерматологических данных.

Исследование было поддержано Российским научным фондом.

Источник: https://ria.ru/20231207/nauka-1914158716.html

Специалисты зафиксировали максимальный уровень загрузки судостроительных предприятий за три года. Причиной называют высокий уровень внутренних заказов, сообщает пресс-служба Дальневосточного ГУ Банка России.

"По данным на начало октября приморские рыбоперерабатывающие компании активно брали кредиты на строительство краболовных судов по программе инвестиционных квот. В результате в крае рос кредитный портфель корпоративного сектора, несмотря на ужесточение условий банковского кредитования вслед за повышением ключевой ставки", - отметил главный экономист экономического управления Дальневосточного ГУ Банка России Антон Гулевич.

Благодаря программе инвестиционных квот в октябре судостроительный завод в Приморье завершил корпус последнего из восьми краболовов. В Хабаровском крае построили два плавучих причала, идет сооружение грузопассажирского парома. На Камчатке 2019 году благодаря инвестиционным квотам для строительства заводов запустили предприятие по переработке рыбы в Петропавловске-Камчатском с мощностью до 250 тонн готовой продукции в сутки.

Кроме того, на Дальнем Востоке растет спрос на судоремонт несмотря на то, что отдельные рыбопромысловые компании предпочитают обслуживать суда за рубежом.

Источник: https://tass.ru/ekonomika/19474767

Порядка 14 приоритетных научных государственных сервисов начнут работу на платформе "Гостех" до конца декабря 2023 года. Об этом в ходе правительственного часа в Госдуме сообщил вице-премьер РФ Дмитрий Чернышенко.

"До конца декабря у нас уже 14 приоритетных сервисов на этой платформе ["Гостех"] будут работать", - сказал вице-премьер.

Он отметил, что в числе первых сервисов будут платформы для ученых, которые позволят избавить их от бюрократии, административной работы и заниматься непосредственно исследовательской деятельности.

Вице-премьер привел в пример успешный опыт Российского научного фонда, который сформировал "самую эффективную высококлассную" экспертизу в РФ.

О "Гостехе"

Положение о "Гостехе" вступило в силу с 1 января 2023 года. Согласно документу, предусматривается создание каталога цифровых продуктов платформы, а также унификация механизмов информационной безопасности. Решить использовать "Гостех" могут органы местного управления, госпредприятия, госкорпорации и госкомпании, если более 50% их акций принадлежит государству.

Платформа разработана в целях сокращения сроков создания, развития государственных информационных систем, повышения эффективности и результативности процессов по их созданию и развитию, а также в целях поддержки разработок отечественных решений в области IТ. Правительство РФ определило, что функции оператора платформы выполняет Минцифры. Министерство также может передать их государственному казенному учреждению.

Источник: https://tass.ru/ekonomika/19468627

Для отрасли беспилотных авиационных систем планируется подготовить 65 тысяч специалистов. Об этом заявил вице-премьер Дмитрий Чернышенко во время правительственного часа в Госдуме в среду. "Планируется обучение 65 тысяч человек до 2030 года", - сказал он.

Помимо этого, отметил вице-премьер, необходимо наладить выпуск отечественных комплектующих для беспилотников. Например, для них нужны силовые установки, бортовые вычислители. И все это реализуется сегодня, подчеркнул Чернышенко.

По его словам, беспилотные авиационные системы - одно из важных направлений, которые будет развивать Россия в ближайшие годы. "Это один из десяти мегапроектов, которые охватывают ключевые для страны направления, необходимые для достижения технологического суверенитета", - заключил вице-премьер.

Источник: https://rg.ru/2023/12/06/k-2030-godu-dlia-otrasli-bespilotnyh-aviasistem-podgotoviat-65-tysiach-specialistov.html