Melanoma Recognition System

ภาพหน้าจอของซอฟแวร์:
Melanoma Recognition System
รายละเอียดซอฟแวร์:
รุ่น: 1.0
วันที่อัพโหลด: 15 Apr 15
ผู้พัฒนา: Luigi Rosa
การอนุญาต: ฟรี
ความนิยม: 15
ขนาด: 684 Kb

Rating: nan/5 (Total Votes: 0)

เนื้องอกมะเร็งเป็นปัจจุบันหนึ่งในการเกิดโรคมะเร็งชั้นนำในหลายประชากรขาวผิวทั่วโลก เปลี่ยนพฤติกรรมการพักผ่อนหย่อนใจพร้อมกับการเพิ่มขึ้นของรังสีอัลตราไวโอเลตทำให้เกิดการเพิ่มขึ้นอย่างมากในจำนวนของ melanomas วินิจฉัย เพิ่มขึ้นในอัตราการเกิดก็สังเกตเห็นเป็นครั้งแรกในประเทศสหรัฐอเมริกาในปี 1930 ที่คนคนหนึ่งจาก 100 000 ต่อปีความทุกข์ทรมานจากโรคมะเร็งผิวหนัง อัตรานี้เพิ่มขึ้นในช่วงกลางของยุคแปดถึงหกต่อ 100 000 และ 13 ต่อ 100 000 ในปี 1991 นอกจากนี้ยังมีตัวเลขที่ใกล้เคียงกับอัตราอุบัติการณ์พบในยุโรป ในปี 1995 ในออสเตรียอุบัติการณ์ของมะเร็งผิวหนังประมาณ 12 ต่อ 100 000 ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นของ 51.8% ในรอบสิบปีก่อนหน้านี้และอุบัติการณ์ของมะเร็งผิวหนังที่แสดงให้เห็นแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นยังคง แต่ในการตรวจสอบมืออื่น ๆ ได้แสดงให้เห็นว่า curability ของโรคมะเร็งผิวหนังเป็นเกือบ 100% ถ้ามันได้รับการยอมรับเร็วพอและได้รับการรักษาผ่าตัด ในขณะที่อัตราการตายที่เกิดจากการ melanomas ในวัยหกสิบต้นเป็นประมาณ 70%, Nowa อัตราการรอดตายของ 70% จะประสบความสำเร็จซึ่งส่วนใหญ่เป็นผลมาจากการรับรู้ในช่วงต้น เพราะอุบัติการณ์สูงขึ้นของเนื้องอกมะเร็งนักวิจัยมีความกังวลมากขึ้นกับการวินิจฉัยอัตโนมัติของโรคผิวหนัง รายงานสิ่งพิมพ์จำนวนมากในความพยายามแยกเข้าไปในทิศทางของการรับรู้ melanoma อัตโนมัติโดยการประมวลผลภาพ ภาพผิวหนังสมบูรณ์แบบบูรณาการระบบการวิเคราะห์จะพบว่าแทบจะไม่ได้ใช้งานทางคลินิกหรือยังไม่ได้ผ่านการทดสอบในจำนวนที่มีนัยสำคัญของกลุ่มตัวอย่างในชีวิตจริง



เราได้พัฒนาระบบได้อย่างรวดเร็วและเชื่อถือได้ว่ามีความสามารถในการตรวจสอบและจำแนกโรคผิวหนังมีความแม่นยำสูง เราใช้ภาพสีของโรคผิวหนัง, เทคนิคการประมวลผลภาพและลักษณนาม AdaBoost ที่จะแยกแยะเนื้องอกจากเม็ดสีที่อ่อนโยน เป็นขั้นตอนแรกของการวิเคราะห์ชุดข้อมูลลำดับ preprocessing ถูกนำมาใช้ในการลบเสียงรบกวนและสิ่งปลูกสร้างที่ไม่พึงประสงค์จากภาพสี ประการที่สองวิธีการแบ่งกลุ่มอัตโนมัติ localizes ภูมิภาคแผลที่น่าสงสัยตามภูมิภาคท​​ี่เพิ่มขึ้นหลังจากขั้นตอนเบื้องต้นขึ้นอยู่กับการแบ่งส่วนสีการปรับตัว จากนั้นเราจะพึ่งพาการวิเคราะห์ภาพเชิงปริมาณในการวัดชุดของคุณลักษณะผู้สมัครที่หวังว่าจะได้มีข้อมูลมากพอที่จะแยกความแตกต่าง melanomas จากแผลที่เป็นพิษเป็นภัย . ที่ผ่านคุณสมบัติที่เลือกจะจ่ายให้กับขั้นตอนวิธีการที่จะสร้าง AdaBoost ลักษณนามที่แข็งแกร่ง

ต้องการ

Matlab

ที่รองรับระบบปฏิบัติการ

ซอฟต์แวร์ที่คล้ายกัน

BSAcalc
BSAcalc

16 Apr 15

Recipe Calc
Recipe Calc

22 Sep 15

Fat Burners
Fat Burners

22 Sep 15

Nutrition
Nutrition

27 May 15

ซอฟแวร์อื่น ๆ ของนักพัฒนา Luigi Rosa

ความคิดเห็นที่ Melanoma Recognition System

ความคิดเห็นที่ไม่พบ
เพิ่มความคิดเห็น
เปิดภาพ!