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स्वचालित मेलेनोमा मान्यता विवरण

घातक मेलेनोमा आजकल दुनिया भर में कई सफेद त्वचा वाली आबादी के बीच अग्रणी कैंसर में से एक है। अल्ट्रावाइलेट विकिरण में वृद्धि के साथ मनोरंजक व्यवहार का परिवर्तन मेलानोमास की संख्या में नाटकीय वृद्धि का कारण बनता है। हमने एक तेज और भरोसेमंद प्रणाली विकसित की है जो उच्च सटीकता के साथ त्वचा घावों का पता लगाने और वर्गीकृत करने में सक्षम है। हम त्वचा के घावों, छवि प्रसंस्करण तकनीकों और adaboost classifier की रंगीन छवियों का उपयोग बेनिन पिगमेंटेड घावों से मेलानोमा को अलग करने के लिए करते हैं। डेटा सेट विश्लेषण के पहले चरण के रूप में, रंग छवि से शोर और अवांछित संरचनाओं को हटाने के लिए एक प्रीप्रोसेसिंग अनुक्रम लागू किया जाता है। दूसरा, एक स्वचालित विभाजन दृष्टिकोण अनुकूली रंग विभाजन के आधार पर प्रारंभिक चरण के बाद बढ़ते क्षेत्र द्वारा संदिग्ध घाव क्षेत्रों को स्थानांतरित करता है। फिर, हम उम्मीदवार विशेषताओं की एक श्रृंखला को मापने के लिए मात्रात्मक छवि विश्लेषण पर भरोसा करते हैं, जिसमें सौम्य घावों से मेलेनोमास को अलग करने के लिए पर्याप्त जानकारी रखने की उम्मीद है। अंत में, चयनित सुविधाओं को एक मजबूत वर्गीकृत बनाने के लिए Adaboost एल्गोरिदम को आपूर्ति की जाती है। ज़गरौबा की छवि डेटासेट पर छुट्टी-वन-आउट क्रॉस सत्यापन का उपयोग (बेनिन नेवी की 95 छवियां और घातक मेलेनोमा की 25 छवियां) हमने 86.10% की उत्कृष्ट मान्यता दर प्राप्त की है। स्वचालित मेलेनोमा मान्यता दें एक क्षमता को पूरी तरह से आकलन करने का प्रयास करें!

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