Maligne melanoom is tegenwoordig een van de toonaangevende kanker onder vele witte huid bevolkingsgroepen over de hele wereld. Verandering recreatieve gedrag samen met de toename van ultraviolette straling veroorzaakt een dramatische toename van het aantal melanomen gediagnosticeerd. De verhoging van de incidentie werd voor het eerst opgemerkt in de Verenigde Staten in 1930, waar een persoon van 100 000 euro per jaar leed aan huidkanker. Dit gestegen in het midden van de jaren tachtig tot zes per 100 000 en 13 per 100 000 in 1991. De getallen zijn vergelijkbaar met de incidentie in Europa waargenomen. In 1995, in Oostenrijk de incidentie van melanoom was ongeveer 12 per 100 000, een stijging van 51,8% in de voorgaande tien jaar terug te vinden, en de incidentie van melanomen geeft nog steeds toenemende tendens. Maar aan de andere kant onderzoeken hebben aangetoond dat de hardbaarheid van huidkanker bijna 100%, wanneer zij wordt erkend vroeg genoeg chirurgisch behandeld. Overwegende dat het sterftecijfer als gevolg van melanomen in de vroege jaren zestig was ongeveer 70%, wordt nowa overlevingskans van 70% bereikt, dat is vooral het gevolg van vroege herkenning. Wegens de grotere incidentie van maligne melanoom, onderzoekers meer en meer met de automatische diagnose huidlaesies betrokken. Vele publicaties rapporteren over geïsoleerde inspanningen in de richting van geautomatiseerde melanoom erkenning door beeldverwerking. Compleet geïntegreerde dermatologische beeldanalyse systemen zijn nauwelijks gevonden in klinisch gebruik, of zijn niet getest op een groot aantal real-life monsters.
We hebben een snel en betrouwbaar systeem dat in staat is te detecteren en te classificeren huidlaesies met hoge nauwkeurigheid ontwikkeld. We maken gebruik van afbeeldingen in kleur van huidletsels, beeldverwerking technieken en AdaBoost classifier om melanoom te onderscheiden van goedaardige gepigmenteerde laesies. Als eerste stap van de dataset analyse wordt een voorbewerking opeenvolging geïmplementeerd om lawaai en ongewenste structuren van het kleurenbeeld te verwijderen. Ten tweede, een geautomatiseerde segmentatie aanpak lokaliseert verdachte laesie regio per regio groeit na een eerste stap op basis van adaptieve kleur segmentatie. Dan, we vertrouwen op kwantitatieve beeldanalyse te meten een reeks kandidaat-attributen gehoopt om genoeg informatie om melanomen te onderscheiden van goedaardige laesies bevatten. . Eindelijk worden de geselecteerde functies geleverd aan AdaBoost algoritme om een sterke classifier te bouwen
Eisen
Matlab
Reacties niet gevonden