Malign melanom günümüzde dünyada birçok beyaz tenli toplumlarda arasında önde gelen kanser biridir. Ultraviyole radyasyon artışı ile birlikte eğlence davranış değişikliği tanısı melanomun sayısında dramatik bir artışa neden olmaktadır. insidansında zam, ilk yılda 100 000 kişiden biri cilt kanserine muzdarip 1930, ABD'de dikkati çekti. 100 000'de 13 1991 yılında 100 000 numaraları altı seksenli yılların ortasında artmış bu oran Avrupa'da da gözlenen insidans oranları karşılaştırılabilir. 1995 yılında, Avusturya melanom insidansı yaklaşık 12 önceki on yıl içinde 51,8% artış yansıyan 100 000, başına idi, ve melanom insidansı hala artış eğilimi göstermektedir. Ama diğer yandan incelemelerinde erken yeterince tanınan ve cerrahi tedavi ise cilt kanseri tedavi edici, yaklaşık 100% olduğunu göstermiştir. Altmışlı yılların başında melanomlar kaynaklanan ölüm oranı yaklaşık% 70 iken,% 70 YASI sağkalım oranı esas erken tanınması sonucu olan, elde edilir. Çünkü malign melanom yüksek insidans, araştırmacılar deri lezyonlarının otomatik tanısı daha söz konusu. Birçok yayınlar görüntü işleme ile otomatik melanom tanıma yönünde içine izole çabaları rapor. Komple entegre dermatolojik görüntü analiz sistemleri pek klinik kullanımda bulunan, ya da gerçek hayat örnekleri önemli sayıda test edilmez.
Biz algılamak ve yüksek doğruluk ile cilt lezyonları sınıflandırmak yapabilen hızlı ve güvenilir bir sistem geliştirdik. Biz iyi huylu pigmente lezyonlardan melanom ayırt cilt lezyonları, görüntü işleme teknikleri ve AdaBoost sınıflandırıcı renkli görüntüler kullanın. Veri seti analizinin ilk adımı olarak, bir ön işleme dizisi renkli görüntü gürültü ve istenmeyen yapıları kaldırmak için uygulanmaktadır. İkincisi, bir otomatik segmentasyon yaklaşımı adaptif renk segmentasyon dayalı bir ön adım sonra büyüyen bölgeye göre şüpheli lezyon bölgeleri lokalize. Sonra, biz aday nitelikleri bir dizi benign lezyonlardan melanomları ayırt etmek yeterli bilgi içeren ümit ölçmek için kantitatif görüntü analizi güveniyor. . Sonunda, seçilen özellikler güçlü bir sınıflandırıcı inşa etmek AdaBoost algoritması verilir
Gereksinimler :
Matlab
Yorum Bulunamadı