Reconocimiento automatizado de melanoma. Un código simple y efectivo para el reconocimiento de melanoma.
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Reconocimiento automatizado de melanoma. Clasificación y resumen

Reconocimiento automatizado de melanoma. Etiquetas

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Reconocimiento automatizado de melanoma. Descripción

El melanoma maligno es hoy en día, uno de los cánceres líderes entre muchas poblaciones de piel blanca de todo el mundo. El cambio de comportamiento recreativo junto con el aumento de la radiación ultravioleta causa un aumento dramático en el número de melanomas diagnosticados. Hemos desarrollado un sistema rápido y confiable que es capaz de detectar y clasificar las lesiones de la piel con alta precisión. Utilizamos imágenes en color de lesiones cutáneas, técnicas de procesamiento de imágenes y clasificador de adaboost para distinguir el melanoma de las lesiones pigmentadas benignas. Como primer paso del análisis de conjunto de datos, se implementa una secuencia de preprocesamiento para eliminar el ruido y las estructuras no deseadas de la imagen en color. En segundo lugar, un enfoque de segmentación automatizado localiza regiones de lesiones sospechosas por región que crece después de un paso preliminar basado en la segmentación de color adaptable. Luego, confiamos en el análisis de imágenes cuantitativas para medir una serie de atributos candidatos esperaban contener suficiente información para diferenciar a los melanomas de las lesiones benignas. Por fin, las características seleccionadas se suministran al algoritmo de Adaboost para construir un clasificador fuerte. Uso de la validación cruzada de licencia en el conjunto de datos de la imagen de Zagrouba (95 imágenes de Benign Nevi y 25 imágenes de melanoma maligno) Hemos obtenido una excelente tasa de reconocimiento del 86.10%. ¡Da un reconocimiento automático de melanoma. ¡Intenta evaluar completamente sus capacidades!

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