Entwurf und Implementierung einer Bildanalyse für Melanom-Hautkrebs
Preeti Shahi; Nitesh Tiwari; Shekhar Yadav
Verlag Unser Wissen
2021
pokkari
In der heutigen Zeit ist der Einsatz von Bildverarbeitung ein nicht-intrusives Verfahren f r diagnostische Zwecke. Es gibt derzeit eine au erordentliche Begeisterung f r die M glichkeiten der programmierten Bilduntersuchungstechnik zur Bildaufbereitung, sowohl um quantitative Daten ber eine Verletzung zu erhalten, die f r klinische Aspekte von Bedeutung sein k nnen, als auch als unabh ngiges Fr hwarnger t. Um eine praktikable Methode zur Unterscheidung von Hautmalignit t in einem Anfangsstadium zu erreichen, ohne berfl ssige Hautbiopsien durchzuf hren, wurden computerisierte Bilder von Melanom-Hautverletzungen untersucht. Die Mittel, die mit dieser Untersuchung verbunden sind, sind das Sammeln der Dermatoskopie-Bilddatenbank, die Vorverarbeitung, die Segmentierung unter Verwendung von Schwellenwerten, die messbare Merkmalsextraktion mit GLCM, Wavelet und Tamura. Die Klassifizierung umfasst SVM, KNN, Entscheidungsb ume und Ensemble-Klassifikatoren. Derzeit gibt es eine Vielzahl von Systemen, die sowohl dunkle als auch schattierte Bilder verarbeiten, um Melanom-Malignit t zu erkennen und zu unterscheiden. Dieser Teil ist in Segmente unterteilt, die sich an den klinischen Merkmalen des fr h drohenden Melanoms, der Vorverarbeitung, der Textur und dem Stadium der Identifikationsorganisation orientieren.
