Melanoma Recognition System

ภาพหน้าจอของซอฟแวร์:
Melanoma Recognition System
รายละเอียดซอฟแวร์:
รุ่น: 1.0
วันที่อัพโหลด: 15 Apr 15
ผู้พัฒนา: Luigi Rosa
การอนุญาต: ฟรี
ความนิยม: 47
ขนาด: 684 Kb

Rating: 3.5/5 (Total Votes: 2)

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

ซอฟแวร์อื่น ๆ ของนักพัฒนา Luigi Rosa

ความคิดเห็นที่ Melanoma Recognition System

ความคิดเห็นที่ไม่พบ
เพิ่มความคิดเห็น
เปิดภาพ!
ค้นหาตามหมวดหมู่