mapagpahamak melanoma ay ngayong mga araw na ito isa sa mga pangunahing kanser sa maraming mga puting balat populasyon sa buong mundo. Baguhin ang mga recreational pag-uugali kasama ang pagtaas sa ultraviolet radiation maging sanhi ng napakalaking pagtaas sa bilang ng mga melanomas-diagnose. Ang itataas sa saklaw ay unang napansin sa Estados Unidos sa 1930, kung saan ang isang tao sa 100 000 bawat taon nagdusa mula sa kanser sa balat. Tumaas sa gitna ng eytis sa anim bawat 100 000 at sa 13 bawat 100 000 1991. sa mga numero ang rate na ito ay maihahambing sa mga rate ng saklaw na-obserbahan sa Europa rin. Noong 1995, sa Austria ang saklaw ng melanoma ay tungkol sa 12 bawat 100 000, na ipinapakita ang isang pagtaas ng 51.8% sa nakaraang sampung taon, at ang saklaw ng melanoma ay nagpapakita ng isang pagtaas pa rin ugali. Ngunit sa kabilang banda imbestigasyon ay nagpakita na ang pagkalunasin ng kanser sa balat ay halos 100%, kung ito ay kinikilala sapat maaga at tratuhin surgically. Sapagkat ang rate ng dami ng namamatay sanhi ng melanomas sa mga unang mga ikaanimnapung taon ay tungkol sa 70%, Nowa kaligtasan ng buhay rate ng 70% nakamit, na kung saan ay higit sa lahat ang resulta ng maagang pagkilala. Dahil sa mas mataas na saklaw ng mga mapagpahamak melanoma, ang mga mananaliksik ay nababahala higit pa at higit pa sa mga automated na diagnosis ng sugat sa balat. -Ulat Maraming mga publisher sa ilang mga pagsusumikap sa direksyon ng automated pagkilala melanoma sa pamamagitan ng proseso ng imahe. Kumpleto na ang pinagsamang sistema ng pagtatasa ng imahe dermatological ay parang hindi natagpuan sa klinikal na paggamit, o hindi sinubukan sa isang makabuluhang bilang ng mga sampol tunay na buhay.
Kami ay nakabuo ng isang mabilis at maaasahang sistema na may kakayahang upang makita at mauuri ang sugat sa balat na may mataas na katumpakan. Gumagamit kami ng mga imahe ng kulay ng balat lesyon, mga diskarte sa pagsasaproseso ng imahe at AdaBoost-uuri upang makilala ang melanoma mula sa kaaya-aya pigmented sugat. Bilang unang hakbang ng set ng data na pagtatasa, isang sequence preprocessing ay ipinatupad upang alisin ang ingay at hindi kanais-nais na mga kaayusan mula sa may kulay na larawan. Pangalawa, isang awtomatikong segmentation diskarte localizes kahina-hinalang sugat mga rehiyon ayon sa rehiyon lumalaking pagkatapos ng isang paunang hakbang batay sa agpang Kulay ng segmentation. Pagkatapos, umaasa kami sa nabibilang na pagtatasa ng imahe upang sukatin ang isang serye ng mga kandidato katangian umaasa na naglalaman ng sapat na impormasyon upang tukuyin ang pagkakaiba melanomas mula sa kaaya-aya sugat sa. . Sa huli, ang mga napiling tampok ay itinustos sa AdaBoost algorithm upang bumuo ng isang malakas uuri
Mga Kinakailangan :
MATLAB
Mga Komento hindi natagpuan