Lesions; Image segmentation; Skin; Malignant tumors; Feature extraction; Image color analysis; Hair;
机译:在皮肤病变的皮肤镜检查图像中,白色和色素沉着区域的同心十分位分割可以区分恶性黑色素瘤。
机译:支持向量机(SVM)基于深度学习的黑素瘤皮肤病变分割和分类
机译:黑色素瘤和良性皮肤病患者的分割和分类
机译:皮肤病变图像中皮肤癌黑色素瘤的分割和分类
机译:使用深度学习对皮肤病变进行分割和分类
机译:支持向量机(SVM)基于深度学习的黑素瘤皮肤病变分割和分类
机译:图3:所提出的方法:(a)将皮肤病变图像首先转化为灰度,之后将皮肤病变分段和平滑,检测到病变边界(边缘),并且衍生病变不规则性测量。 (b)CNN在平滑的分段图像,皮肤病变边界和皮肤病原不规则测量上培训。 (c)高斯天真贝叶斯在不规则措施上培训。 (d)所生成的模型用于预测类概率,最终最终用于确定最终决定(常规或不规则的皮肤病变边界)。