Czerniak złośliwy jest dziś jednym z wiodących nowotworów wśród wielu białych skórze populacji na całym świecie. Zmiany zachowań rekreacyjnych wraz ze wzrostem promieni ultrafioletowych spowodować gwałtowny wzrost liczby diagnozowanych przypadków czerniaka. Podbicie padania był pierwszy zauważył w Stanach Zjednoczonych w 1930 roku, gdzie jedna osoba na 100 000 rocznie cierpiał na raka skóry. Wskaźnik ten wzrósł w połowie lat osiemdziesiątych do sześciu na 100 000 i 13 na 100 000 w 1991 roku liczby te są porównywalne do częstości występowania obserwowane w Europie. W 1995 roku w Austrii częstość występowania czerniaka było około 12 100 000, co odzwierciedla wzrost o 51,8% w ciągu ostatnich dziesięciu lat, a częstość występowania czerniaka wykazuje nadal tendencję wzrostową. Ale z drugiej strony badań wykazały, że wyleczalność raka skóry jest prawie 100%, jeżeli jest rozpoznawane na tyle wcześnie i operowanych. Zważywszy, że śmiertelność spowodowana czerniaka we wczesnych latach sześćdziesiątych był o 70%, nowa przeżywalność 70% zostanie osiągnięty, co jest głównie wynikiem wczesnego rozpoznawania. Ze względu na zwiększoną częstość występowania czerniaka badacze dotyczy bardziej z automatycznym rozpoznawaniu zmian skórnych. Wiele publikacji sprawozdania na temat pojedynczych działań w kierunku automatycznego rozpoznawania czerniaka przez przetwarzania obrazu. Kompletne układy skórne systemy analizy obrazu prawie nie znajdują się w praktyce klinicznej lub nie są testowane na dużą liczbę próbek rzeczywistych.
Opracowaliśmy szybki i niezawodny system, który jest zdolny do wykrywania i klasyfikacji zmian skórnych z dużą dokładnością. Używamy obrazów kolorów zmian skórnych, technik przetwarzania obrazu i AdaBoost klasyfikatora odróżnić czerniaka od łagodnych zmian barwnikowych. W pierwszym etapie analizy zbioru danych, sekwencja przerób realizowany jest usunięcie szumów i niepożądanych struktur z kolorowego obrazu. Po drugie, zautomatyzowane podejście segmentacji lokalizuje podejrzane regiony zmiany autorem regionie rosnących po wstępnym etapie w oparciu o adaptacyjnej kolor segmentacji. Następnie, możemy liczyć na ilościowej analizy obrazu do pomiaru seria atrybutów kandydujących nadzieję zawierać wystarczającą ilość informacji, aby odróżnić czerniaka od zmian łagodnych. . Wreszcie, wybrane funkcje są dostarczane do algorytmu AdaBoost zbudować silną klasyfikatora
Wymagania :
Matlab
Komentarze nie znaleziono