u hắc tố ác tính là hiện nay một trong những loại ung thư hàng đầu trong số rất nhiều quần trắng da trên toàn thế giới. Thay đổi hành vi giải trí cùng với sự gia tăng bức xạ tia cực tím gây ra một sự gia tăng đáng kể số lượng các khối u ác tính được chẩn đoán. Mức tăng trong tỷ lệ lần đầu tiên được nhận thấy ở Hoa Kỳ vào năm 1930, khi mà một người trong số 100 000 mỗi năm bị ung thư da. Tỷ lệ này tăng lên ở giữa của thập niên tám mươi đến sáu mỗi 100 000 và 13 100 000 trong năm 1991. Số liệu này cũng tương đương với tỷ lệ mắc mới quan sát thấy ở châu Âu. Năm 1995, ở Áo, tỷ lệ mắc khối u ác tính là khoảng 12 100 000, trong đó phản ánh sự gia tăng của 51,8% trong vòng mười năm trước đây, và tỷ lệ mắc khối u ác tính cho thấy một xu hướng vẫn tăng. Nhưng trên tay điều tra khác cho thấy rằng có thể chửa bệnh ung thư da là gần như 100%, nếu nó được công nhận đủ sớm và điều trị bằng phẫu thuật. Trong khi đó, tỷ lệ tử vong do khối u ác tính trong những năm sáu mươi đầu là khoảng 70%, tỷ lệ sống nowa 70% là đạt được, trong đó chủ yếu là kết quả của nhận thức từ sớm. Do tỷ lệ cao hơn của khối u ác tính, các nhà nghiên cứu đang quan tâm nhiều hơn và nhiều hơn nữa với các chẩn đoán tự động tổn thương da. Nhiều ấn phẩm báo cáo về những nỗ lực phân lập thành các khối u ác tính hướng công nhận tự động bởi xử lý hình ảnh. Toàn bộ tích hợp các hệ thống phân tích hình ảnh da liễu đang khó tìm thấy trong ứng dụng lâm sàng, hoặc không được thử nghiệm trên một số lượng lớn các mẫu thực tế cuộc sống.
Chúng tôi đã phát triển một hệ thống nhanh chóng và đáng tin cậy có khả năng để phát hiện và phân loại tổn thương da với độ chính xác cao. Chúng tôi sử dụng hình ảnh màu sắc của da bị tổn thương, các kỹ thuật xử lý hình ảnh và AdaBoost phân loại để phân biệt khối u ác tính từ các tổn thương sắc tố lành tính. Là bước đầu tiên của việc phân tích bộ dữ liệu, một chuỗi tiền xử lý được thực hiện để loại bỏ tiếng ồn không mong muốn và các cấu trúc từ các hình ảnh màu. Thứ hai, một cách tiếp cận phân khúc tự động localizes vùng tổn thương bị nghi ngờ bởi khu vực phát triển sau một bước sơ bộ dựa trên phân khúc màu thích nghi. Sau đó, chúng tôi dựa trên phân tích hình ảnh định lượng để đo lường một loạt các thuộc tính ứng cử viên hy vọng sẽ có đủ thông tin để phân biệt khối u ác tính từ tổn thương lành tính. . Cuối cùng, các tính năng được chọn sẽ được cung cấp cho các thuật toán AdaBoost để xây dựng một bộ phân loại mạnh
Yêu cầu :
Matlab
Bình luận không