Reconnaissance automatisée de mélanome Un code simple et efficace pour la reconnaissance du mélanome.
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Reconnaissance automatisée de mélanome Classement & Résumé

Reconnaissance automatisée de mélanome Mots clés

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Reconnaissance automatisée de mélanome La description

Mélanome maligné est de plus aujourd'hui l'un des principaux cancers parmi de nombreuses populations à la peau blanche du monde entier. Le changement de comportement récréatif avec l'augmentation du rayonnement ultraviolet entraîne une augmentation spectaculaire du nombre de mélanomes diagnostiqués. Nous avons développé un système rapide et fiable capable de détecter et de classer les lésions cutanées avec une grande précision. Nous utilisons des images couleur de lésions cutanées, de techniques de traitement d'image et de classificateur adabotionnel pour distinguer le mélanome des lésions pigmentées bénignes. En tant que première étape de l'analyse de données de données, une séquence de prétraitement est mise en oeuvre pour éliminer les structures de bruit et indésirables de l'image couleur. Deuxièmement, une approche de segmentation automatisée localise les régions de lésion suspectes par région grandissant après une étape préliminaire basée sur la segmentation des couleurs adaptative. Ensuite, nous nous appuyons sur une analyse de l'image quantitative pour mesurer une série d'attributs candidats espérons contenir suffisamment d'informations pour différencier les mélanomes de lésions bénignes. Enfin, les fonctionnalités sélectionnées sont fournies à l'algorithme Adaboost pour construire un classificateur solide. En utilisant la validation croisée de congé-one-Out sur le jeu de données image de Zagrouba (95 images de NEVI bénignes et 25 images du mélanome malignant) Nous avons obtenu un excellent taux de reconnaissance de 86,10%. Donnez une reconnaissance automatisée de mélanome un essai d'évaluer pleinement ses capacités!

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