Reconhecimento automatizado do melanoma

Um código simples e eficaz para o reconhecimento do melanoma.
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Reconhecimento automatizado do melanoma Classificação e resumo

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  • Luigi Rosa
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Reconhecimento automatizado do melanoma Descrição

O melanoma maligno é hoje em dia um dos principais cancros entre muitas populações de pele branca em todo o mundo. A mudança de comportamento recreacional em conjunto com o aumento da radiação ultravioleta causa um aumento dramático no número de melanomas diagnosticados. Desenvolvemos um sistema rápido e confiável que é capaz de detectar e classificar lesões de pele com alta precisão. Usamos imagens coloridas de lesões de pele, técnicas de processamento de imagens e classificador Adaboost para distinguir o melanoma de lesões pigmentadas benignas. Como a primeira etapa da análise do conjunto de dados, uma sequência de pré-processamento é implementada para remover ruído e estruturas indesejadas da imagem colorida. Segundo, uma abordagem de segmentação automatizada localiza regiões suspeitas de lesão por região que cresce após uma etapa preliminar baseada na segmentação de cor adaptativa. Então, confiamos na análise de imagem quantitativa para medir uma série de atributos candidatos esperados de conter informações suficientes para diferenciar melanomas de lesões benignas. Por fim, os recursos selecionados são fornecidos ao algoritmo AdaBoost para construir um classificador forte. Usando a validação de licença-one-out Cruz no conjunto de dados de imagem do Zagronba (95 imagens de Nevi benigno e 25 imagens de melanoma maligno) obtivemos uma excelente taxa de reconhecimento de 86,10%. Dar reconhecimento automatizado de melanoma uma tentativa de avaliar totalmente suas capacidades!


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