使用一组不同的图像处理方法进行皮肤损伤细分
Maria Tamoor1, Asma Naseer2, Ayesha Khan1
1Department of Computer Science, Forman Christian College, Lahore 54600, Pakistan.
Diagnostics (Basel, Switzerland)
|August 26, 2023
概括
一种合奏方法通过结合值技术来改善皮肤损伤细分在皮肤镜像中. 这种方法通过克服图像工件来增强早期皮肤癌的检测,达到0.89.9的优异子得分.
科学领域:
- 皮肤病学 皮肤病学
- 医疗成像医学成像
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 皮肤癌病例正在上升,因此早期检测至关重要.
- 皮肤镜像中含有人工物 (头发,标记物,差边界) 阻碍自动分析.
- 现有的细分方法与多种不同的皮肤损伤文物作斗争.
研究的目的:
- 开发一种准确高效的皮肤病变细分的自动化方法.
- 在处理图像文物时克服单一值方法的局限性.
- 通过精确的病变划界,改善皮肤疾病的早期检测.
主要方法:
- 提出了一种基于集体的方法来对皮肤病变进行细分.
- 使用目标函数优化值选择.
- 集成了多个最先进的值算法 (Otsu,Kapur,Harris hawk,灰色水平).
主要成果:
- 拟议的组合方法实现了0.89的优势子得分 (p ≤0.05).
- 单个方法的表现优于:奥图 (0.79),卡普尔 (0.80),哈里斯 (0.60),灰度 (0.69),和活动轮模型 (0.72).
- 在ISIC 2016数据集上证明了有效性.
结论:
- 基于集体的细分有效地解决了皮肤镜像中的工件.
- 拟议的方法在皮肤病变分析的现有技术上提供了显著的改进.
- 精确的细分对于推进自动化皮肤病诊断和早期检测至关重要.
