Segmentation; Skin lesion; Evaluation metrics Deep learning;
机译:基于主动轮廓的分割和病变周边分析,用于皮肤镜图像中皮肤病变的表征
机译:准确分割和定位皮肤病变图像以评估病变变化
机译:磁共振成像上的白质病变自动检测和分割:回顾过去和当前的最新技术
机译:皮肤病变图像分割:对最先进的调查
机译:使用深度学习对皮肤病变进行分割和分类
机译:利用杂交两阶段方法将黑素细胞皮肤病变的细分和标准图像进行分割
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)。