Злоякісна меланома сьогодні є одним з провідних видів раку серед багатьох білошкірих населення в усьому світі. Зміна рекреаційного поведінки разом зі збільшенням ультрафіолетового випромінювання викликають значне збільшення числа діагностованих меланом. Підвищення захворюваності вперше був помічений в Сполучених Штатах в 1930 році, коли один чоловік з 100 000 чоловік на рік страждав від раку шкіри. Цей показник збільшився в середині вісімдесятих років до шести в 100 000 і 13 на 100 000 в 1991 році ці цифри також порівнянні з показниками захворюваності спостерігається в Європі. У 1995 році в Австрії захворюваність на меланому близько 12 100 000, що відображає збільшення на 51,8% у попередні десять років, і захворюваність на меланому показує ще більшу тенденцію. Але з іншого боку, дослідження показали, що отверждением раку шкіри майже на 100%, якщо врахувати досить рано, і хірургічне лікування. У той час як смертність від меланоми на початку шістдесятих років було близько 70%, виживаність Нова 70% досягається, яка є в основному результатом раннього розпізнавання. Через високу захворюваність злоякісною меланомою, дослідники стурбовані більше і більше з автоматизованою діагностики уражень шкіри. Багато видань повідомляють про поодинокі зусиль у напрямку автоматизованого розпізнавання меланоми з обробки зображень. Повністю інтегроване дерматологічні системи аналізу зображень навряд чи знайшов в клінічній практиці, або не тестують на значиме кількість зразків реальних.
Ми розробили швидку і надійну систему, яка здатна виявляти і класифікувати ураження шкіри з високою точністю. Ми використовуємо кольорові зображення уражень шкіри, методів обробки зображень і AdaBoost класифікатором для розрізнення меланоми з пігментних уражень. В якості першого кроку блоку даних аналізу, послідовність попередньої обробки здійснюється для видалення шуму і небажаних структур з кольорового зображення. По-друге, автоматизована сегментація підхід локалізує підозрілих областей поразки від регіону зростаючі після попереднього етапу на основі адаптивного колірної сегментації. Потім, ми покладаємося на кількісному аналізі зображення, щоб виміряти ряд атрибутів кандидатів сподівався містити достатньо інформації, щоб диференціювати меланоми від доброякісних уражень. . Нарешті, вибрані об'єкти поставляються з алгоритмом AdaBoost побудувати сильну класифікатор
Вимоги
Matlab
Коментар не знайдено