Riconoscimento automatico del melanoma Un codice semplice ed efficace per il riconoscimento del melanoma.
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Riconoscimento automatico del melanoma Classifica e riepilogo

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Riconoscimento automatico del melanoma Descrizione

Il melanoma maligno è oggi uno dei tumori principali tra molte popolazioni dalla pelle bianca in tutto il mondo. Il cambiamento del comportamento ricreativo insieme all'aumento delle radiazioni ultraviolette causano un aumento drammatico del numero di melanomi diagnosticati. Abbiamo sviluppato un sistema rapido e affidabile che è in grado di rilevare e classificare le lesioni cutanee con alta precisione. Usiamo immagini a colori di lesioni cutanee, tecniche di elaborazione delle immagini e classificatore di Adabosost per distinguere il melanoma dalle lesioni pigmentate benigne. Come primo passo dell'analisi del set di dati, viene implementata una sequenza di pre-elaborazione per rimuovere il rumore e le strutture indesiderate dall'immagine a colori. In secondo luogo, un approccio di segmentazione automatizzato localizza le regioni di lesione sospette per regione che cresce dopo un passo preliminare basato sulla segmentazione del colore adattivo. Quindi, ci affidiamo sull'analisi quantitativa dell'immagine per misurare una serie di attributi candidati speravano di contenere informazioni sufficienti per differenziare i melanomi dalle lesioni benigne. Alla fine, le caratteristiche selezionate sono fornite all'algoritmo ADABOOST per costruire un classico forte. Utilizzando la convalida della traversa di Leave-One-Out su Zagrouba's Image Dataset (95 immagini di Benigne Nevi e 25 immagini del melanoma maligno) Abbiamo ottenuto un eccellente tasso di riconoscimento dell'86,10%. Dare un riconoscimento automatico del melanoma, cerca di valutare pienamente le sue capacità!

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