Automatisierte Melanomerkennung. Ein einfacher und effektiver Code für die Melanomerkennung.
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Automatisierte Melanomerkennung. Ranking & Zusammenfassung

Automatisierte Melanomerkennung. Stichworte

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Automatisierte Melanomerkennung. Beschreibung

Malignes Melanom ist heutzutage einer der führenden Krebsarten unter vielen weißhäutigen Populationen auf der ganzen Welt. Änderung des Erholungsverhaltens zusammen mit der Erhöhung der ultravioletten Strahlung verursachen eine dramatische Erhöhung der Anzahl der diagnostizierten Melanome. Wir haben ein schnelles und zuverlässiges System entwickelt, das Hautläsionen mit hoher Genauigkeit erkennen und klassifizieren kann. Wir verwenden Farbbilder von Hautläsionen, Bildverarbeitungstechniken und Adaboost-Klassifizierer, um Melanom von gutartigen pigmentierten Läsionen zu unterscheiden. Als der erste Schritt der Datensatzanalyse ist eine Vorverarbeitungssequenz implementiert, um Geräusche und unerwünschte Strukturen aus dem Farbbild zu entfernen. Zweitens lokalisiert ein automatisierter Segmentierungsansatz, der verdächtige Läsionsregionen nach Regionen nach einem vorläufigen Schritt basierend auf der adaptiven Farbsegmentierung wächst. Dann setzen wir auf die quantitative Bildanalyse, um eine Reihe von Kandidatenattributen zu messen, die ausreichend Informationen enthalten, um Melanome von benignen Läsionen zu differenzieren. Endlich werden die ausgewählten Funktionen an den Adaboost-Algorithmus geliefert, um einen starken Klassifizierer zu erstellen. Mithilfe von One-Out-Kreuzvalidierung auf Zagouza-Bilddatensatz (95 Bilder von gutign Nevi und 25 Bildern von bösartigem Melanom) haben wir eine hervorragende Anerkennungsrate von 86,10% erhalten. Geben Sie automatisierte Melanom-Anerkennung ein, um seine Fähigkeiten vollständig zu bewerten!

Automatisierte Melanomerkennung. Zugehörige Software