Analiza znamion skórnych przy pomocy metod przetwarzania obrazu i algorytmów inteligencji obliczeniowej - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Analiza znamion skórnych przy pomocy metod przetwarzania obrazu i algorytmów inteligencji obliczeniowej

Abstrakt

Nowotwory skóry są najczęściej spotykanymi nowotworami na świecie. Czerniaki złośliwe stanowią od około 5 do 7% wszystkich nowotworów złośliwych skóry u człowieka. Celem pracy była budowa zautomatyzowanego systemu do diagnostyki znamion skórnych pod kątem wykrycia czerniaka złośliwego. Omawiane narzędzie powinno służyć jako system wspomagania decyzji dla lekarzy pierwszego kontaktu lub jako system możliwiający samobadanie skóry . W trakcie projektowania aplikacji s tworzono i zaproponowanonową, rozszerzoną wersję metody dermatoskopowej ABCD Stoltza. Główne cechy znamion skórnych o charakterze nowotworowym były wyszukiwane przy pomocy metod przetwarzania obrazu oraz algorytmów obliczeniowych. Dodatkowo wytrenowano sztuczną sieć neuronową, która pełni rolę lekarza specjalisty zajmującego się interpretacją wydobytych ze znamienia cech oraz stawiającej ostateczną diagnozę. Aplikację przetestowano na 126 znamionach skórnych. Uzyskała wysoki wynik końcowy o czułości równej 98% oraz swoistości równej 73.08%.

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja monograficzna
Typ:
rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku o zasięgu krajowym
Tytuł wydania:
W : Innowacyjne rozwiązania w obszarze automatyki, robotyki i pomiarów strony 87 - 103
Język:
polski
Rok wydania:
2016
Opis bibliograficzny:
Mikołajczyk A.: Analiza znamion skórnych przy pomocy metod przetwarzania obrazu i algorytmów inteligencji obliczeniowej// W : Innowacyjne rozwiązania w obszarze automatyki, robotyki i pomiarów/ ed. Janusz Kacprzyk Warszawa: Przemysłowy Instatytut Automatyki i Pomiarów PIAP, 2016, s.87-103
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 120 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi