흑색 종 표지 시스템 피부 병변을 탐지하고 분류하는 MATLAB 소스 코드를 얻으십시오.
지금 다운로드

흑색 종 표지 시스템 순위 및 요약

흑색 종 표지 시스템 태그

흑색 종 표지 시스템 설명

악성 흑색 종은 요즘 세계의 많은 백인 피부 인구 중 선도적 인 암 중 하나입니다. 자외선 방사선의 증가와 함께 레크리에이션 거동의 변화는 진단 된 멜라노마의 수가 급격히 증가합니다. 발병의 인상은 1930 년 미국에서 처음에는 피부암으로부터 100000000 밖에 떨어져있었습니다. 이 속도는 1991 년에 100000 당 80,000 명, 100000 당 13 명당 80,000 명당 13 개가 증가했습니다. 숫자는 또한 유럽에서 관찰 된 입사율과 비슷합니다. 1995 년 오스트리아에서는 흑색 종의 발생률은 100000에 약 12 000이었고, 이는 지난 10 년 동안 51.8 %의 증가를 반영했으며, 흑색 종의 발병률은 여전히 증가하는 경향을 보여줍니다. 그러나 반면에 조사는 피부암의 경화성이 조기에 충분히 인식되고 외과 적으로 치료되면 거의 100 %입니다. 60 년대 초 흑라노마에 의한 사망률은 약 70 % 였고, 70 %의 생존율이 달성되며 주로 조기 인식 결과입니다. 악성 흑색 종의 발병률이 높기 때문에 연구원은 피부 병변의 자동 진단을 통해 점점 더 우려하고 있습니다. 많은 출판물은 이미지 처리에 의한 자동화 된 흑색 종의 방향으로 격리 된 노력에 관한 보고서를보고합니다. 완전한 통합 피부과 이미지 분석 시스템은 임상 적으로 거의 발견되지 않거나 상당한 수의 실제 샘플에서 테스트되지 않습니다. 우리는 높은 정확도로 피부 병변을 탐지하고 분류 할 수있는 빠르고 신뢰할 수있는 시스템을 개발했습니다. 우리는 피부 병변, 이미지 처리 기술 및 Adaboost 분류기의 컬러 이미지를 사용하여 양성 색소 병변에서 흑색 종을 구별합니다. 데이터 세트 분석의 첫 번째 단계로서, 전처리 시퀀스는 컬러 이미지로부터 잡음 및 원하지 않는 구조를 제거하기 위해 전처리 시퀀스가 구현된다. 둘째, 자동화 된 세분화 접근법은 적응 형 색 분할을 기반으로하는 예비 단계 후에 성장하는 지역별로 의심스러운 병변 영역을 국한시킨다. 그런 다음 우리는 양성 병변에서 멜라노마를 분화시키기에 충분한 정보를 포함하기를 희망하는 일련의 후보 속성을 측정하기 위해 일련의 후보 속성을 측정하기위한 정량적 이미지 분석을 사용합니다. 마지막으로 선택한 기능은 Adabooost 알고리즘에 제공되어 강력한 분류자를 구축합니다.

흑색 종 표지 시스템 관련 소프트웨어