CNN

Исследование представляет новую методику объяснимой диагностики рака кожи, объединяющую сверточные нейронные сети (CNN) для анализа дерматоскопических изображений с визуально-языковыми моделями (VLM) для генерации текстовых пояснений диагноза. Вместо традиционных тепловых карт активации, которые трудно интерпретировать клиницистам, система производит естественные языковые описания выявленных патологий и обоснования диагностических решений. Методология включает обучение на экспертно-аннотированном датасете с разметкой от дерматологов, что обеспечивает высокое качество обучающих данных. Интеграция CNN-VLM позволяет системе не только классифицировать поражения кожи, но и объяснять свои выводы в терминах, понятных врачам. Такой подход решает ключевую проблему внедрения ИИ в клиническую практику — недостаток прозрачности и доверия к решениям «чёрного ящика». Результаты демонстрируют потенциал для улучшения диагностики меланомы и других кожных онкозаболеваний с одновременным повышением объяснимости ИИ-рекомендаций. Работа опубликована в рецензируемом журнале Artificial Intelligence in Medicine, что подтверждает научную ценность исследования.

Разработана кастомная сверточная нейронная сеть (CNN) для классификации гистопатологических изображений яичников на здоровые и раковые ткани. Модель достигла точности 96,69%, превосходя стандартные методы машинного обучения и популярные архитектуры вроде ResNet50 при интеграции данных биомаркера CA-125.

В исследовании представлен новый легковесный классификатор на базе сверточных нейронных сетей (CNN) для прогнозирования функций терапевтических пептидов напрямую из их аминокислотных последовательностей. Авторы использовали самую обширную на данный момент базу данных, включающую 54 655 пептидов, распределенных по 48 функциональным категориям. Ключевым инновационным методом стала стратегия негативной выборки на основе марковских моделей, позволяющая генерировать синтетические «ловушки» (decoys) различного уровня сложности. При тестировании на контрольном наборе данных частота ложноположительных результатов (FRP) была снижена с более чем 60% у предыдущих моделей до впечатляющих 2,1%. Ансамбль из пяти моделей достиг показателей Micro F1 78,9% и Macro F1 54,6%, при этом модель в 4 раза эффективнее по количеству параметров, чем существующие аналоги, и способна предсказывать в 4 раза больше функций. Анализ через L1-регуляризацию подтвердил, что нейросеть выявляет биологически значимые консервативные мотивы, что делает метод пригодным для ускорения дизайна новых лекарственных препаратов.

В статье предлагается гибридная архитектура CNN-BiLSTM для автоматизированной диагностики рака кожи на основе датасета HAM10000. Модель достигла точности 94,82%, эффективно сочетая извлечение пространственных признаков и анализ контекстуальных зависимостей, что делает её пригодной для использования в реальном времени.

Предложен метод ансамбля ESDRCX для раннего обнаружения болезни Паркинсона, объединяющий деревья решений, SVM, Random Forest с CNN для спиральных изображений и XGBoost как мета-обучатель. Модель достигла 95.7% точности и 86% precision на датасете HandPD, демонстрируя значительный прогресс в диагностике.