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A fuzzy-based histogram analysis technique for skin lesion discrimination in dermatology clinical images

机译:基于模糊的直方图分析技术在皮肤科临床图像中的皮肤病变鉴别

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摘要

A fuzzy logic-based color histogram analysis technique is presented for discriminating benign skin lesions from malignant melanomas in dermatology clinical images. The approach utilizes a fuzzy set for benign skin lesion color, and alpha-cut and support set cardinality for quantifying a fuzzy ratio skin lesion color feature. Skin lesion discrimination results are reported for the fuzzy ratio and fusion with a previously determined percent melanoma color feature over a data set of 258 clinical images. For the fusion technique, alpha-cuts for the fuzzy ratio can be chosen to recognize over 93.30% of melanomas with approximately 15.67% false positive lesions.
机译:提出了一种基于模糊逻辑的颜色直方图分析技术,用于从皮肤科临床图像中区分良性皮肤病变与恶性黑色素瘤。该方法将模糊集用于良性皮肤病变颜色,并使用alpha剪切和支持集基数来量化模糊比率的皮肤病变颜色特征。在258张临床图像的数据集上,报告了皮肤病变的辨别结果的模糊率,并与先前确定的黑色素瘤颜色特征百分比融合。对于融合技术,可以选择模糊比的alpha切割来识别超过93.30%的黑色素瘤和大约15.67%的假阳性病变。

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