В данной статье рассмотрены проблемы, возникающие при цифровой обработке изображений внутренних органов человека, полученных методом видеоэндоскопии, а также пути их устранения. Несмотря на широкое применение видеоэндоскопических изображений в медицине, в диагностике и хирургии, их качество может снижаться из-за таких факторов, как недостаточное освещение, шумы, геометрические искажения и изменение цветового баланса. Кроме того, биологическое разнообразие человеческого организма и патологические различия проявления заболеваний негативно влияют на точность моделей искусственного интеллекта. В статье обоснована актуальность использования современных алгоритмических подходов, включая технологии глубокого обучения, для повышения качества изображений и эффективности диагностики.

В статье предлагается информационная система, предназначенная для автоматического распознавания кожных заболеваний, в частности меланомы, на основе дермоскопических изображений. Архитектура системы построена на интеграции фреймворков Laravel и Django через RESTful API и реализована в модульной и масштабируемой структуре. В статье проанализированы технологические преимущества, функциональные возможности и эффективность применения в медицинской практике.