Melanom tanıma sistemi Cilt lezyonlarını tespit etmek ve sınıflandırmak için Matlab kaynak kodunu alın.
Şimdi İndirin

Melanom tanıma sistemi Sıralama ve Özet

Melanom tanıma sistemi Etiketler

Melanom tanıma sistemi Açıklama

Malign Melanom, dünyanın dört bir yanındaki birçok beyaz tenli nüfusun önde gelen kanserlerinden biridir. Ultraviyole radyasyonundaki artışla birlikte rekreasyon davranışlarının değişmesi, tanılı melanomun sayısında çarpıcı bir artışa neden olur. İlk olarak, ilk olarak 1930'da Amerika Birleşik Devletleri'nde, yılda 100000 kişiden oluşan bir kişinin cilt kanserinden muzdarip olduğu görülmüştür. Bu oran, seksenlerin ortasında, 1991'de 100000 ve 100000 başına altı ila 13'e kadar artmıştır. Rakamlar ayrıca Avrupa'da görülen insidans oranları ile de karşılaştırılabilir. 1995 yılında Avusturya'da, Melanoma insidansı, önceki on yılda% 51,8'lik bir artışı yansıtan ve melanoma insidansı hala artan bir eğilim gösteriyor. Ancak diğer yandan incelemeler, cilt kanserinin işlenebilirliğinin, yeterince erken tanınırsa ve cerrahi olarak tedavi edilirse, neredeyse% 100'ün neredeyse% 100 olduğunu göstermiştir. Altmışların başlarında melanomaların neden olduğu mortalite oranı yaklaşık% 70, nowa% 70'lik hayatta kalma oranı elde edilir, bu da erken tanınma sonucudur. Malign melanomanın daha yüksek insidansı nedeniyle, araştırmacılar cilt lezyonlarının otomatik teşhisi ile daha fazla endişe duyuyorlar. Birçok yayın, izole etme çabalarını görüntü işleme ile otomatik melanomun tanınması yönünde rapor eder. Komple entegre dermatolojik görüntü analiz sistemleri, klinik kullanımda pek bulunur veya önemli sayıda gerçek yaşam örneğinde test edilmez. Cilt lezyonlarını yüksek doğrulukla tespit edebilecek ve sınıflandırabilen hızlı ve güvenilir bir sistem geliştirdik. Melanomu benign pigmentli lezyonlardan ayırt etmek için cilt lezyonlarının, görüntü işleme tekniklerinin ve Adaboost sınıflandırıcısının renkli görüntülerini kullanıyoruz. Veri seti analizinin ilk adımı olarak, gürültü ve istenmeyen yapıları renk görüntüden çıkarmak için ön işleme dizisi uygulanır. İkincisi, otomatik segmentasyon yaklaşımı, adaptif renk segmentasyonuna dayalı bir ön adımdan sonra bölgeye göre şüpheli lezyon bölgelerini yerelleştirir. Daha sonra, melanomaları iyi huylu lezyonlardan ayırt etmek için yeterli bilgi içerecek bir dizi aday öznitelikten ölçmek için kantitatif görüntü analizine güveniyoruz. Sonunda, seçilen özellikler güçlü bir sınıflandırıcı oluşturmak için Adaboost algoritmasına verilir.

Melanom tanıma sistemi İlgili Yazılım