نظام التعرف على الميلانوما احصل على شفرة مصدر ماتلاب للكشف عن آفات الجلد وتصنيفها.
التحميل الان

نظام التعرف على الميلانوما الترتيب والملخص

نظام التعرف على الميلانوما العلامات

نظام التعرف على الميلانوما وصف

سرطان الجلد الخبيث في الوقت الحاضر هو واحد من أكثر أنواع السرطان الرائدة بين كثير من السكان ذوي البشرة البيضاء في جميع أنحاء العالم. تغيير السلوك معا الترفيهية مع زيادة في الأشعة فوق البنفسجية تسبب زيادة كبيرة في عدد الميلانينية تشخيص. وقد لاحظت زيادة في معدل الإصابة لأول مرة في الولايات المتحدة في عام 1930، حيث شخص واحد من أصل 100000 سنويا يعانون من سرطان الجلد. ارتفع هذا المعدل في منتصف الثمانينات إلى ستة لكل 100000 وإلى 13 لكل 100000 في عام 1991. والأرقام هي أيضا مماثلة لمعدلات الإصابة التي لوحظت في أوروبا. في عام 1995، في النمسا كانت نسبة حدوث سرطان الجلد حوالي 12 لكل 100000، والذي ينعكس بزيادة قدرها 51.8 في السنوات العشر السابقة، وحدوث أعراض سرطان الجلد نزعة آخذة في الازدياد. ولكن من ناحية أخرى التحقيقات أظهرت أن قابلية الشفاء من سرطان الجلد هو ما يقرب من 100، إذا كان من المسلم به في وقت مبكر وعلاجها جراحيا. في حين بلغ معدل الوفيات الناجمة عن الأورام الميلانينية في أوائل الستينات حوالي 70، ويتحقق نوا معدل البقاء على قيد الحياة من 70، والذي هو أساسا نتيجة التعرف المبكر. ونظرا لارتفاع عدد حالات سرطان الجلد الخبيث، نشعر بالقلق الباحثين أكثر وأكثر مع التشخيص الآلي من الآفات الجلدية. تقرير العديد من المنشورات على جهود معزولة في اتجاه الاعتراف سرطان الجلد الآلي عن بعد ومعالجة الصور. نادرا ما وجدت كاملة أنظمة تحليل الصور الجلدية المتكاملة في الاستخدام السريري، أو لم يتم اختبارها على عدد كبير من العينات من واقع الحياة. لقد قمنا بتطوير نظام سريع وموثوق بها التي هي قادرة على كشف والآفات الجلدية تصنيف بدقة عالية. نحن نستخدم الصور الملونة للآفات الجلد، وتقنيات معالجة الصور وAdaBoost المصنف للتمييز سرطان الجلد من الآفات المصطبغة حميدة. كخطوة أولى لتحليل مجموعة البيانات، يتم تطبيق تسلسل تجهيزها لإزالة الهياكل الضجيج وغير مرغوب فيها من الصورة اللون. ثانيا، وهو نهج تجزئة الآلي يموضع المناطق الآفة المشبوهة حسب المنطقة نموا بعد خطوة أولية على أساس التكيف تجزئة اللون. ثم، ونحن نعتمد على تحليل الصور الكمي لقياس سلسلة من سمات المرشح تأمل في تحتوي على معلومات كافية لالميلانينية تمييزها عن آفات حميدة. أخيرا، يتم توفير الميزات المحددة لخوارزمية AdaBoost لبناء المصنف قوي.

نظام التعرف على الميلانوما برامج ذات صلة