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机译:准确分割和定位皮肤病变图像以评估病变变化
Univ Autonoma Madrid, Video Proc & Understanding Lab, E-28049 Madrid, Spain;
Univ Autonoma Madrid, Video Proc & Understanding Lab, E-28049 Madrid, Spain;
Univ Autonoma Madrid, Video Proc & Understanding Lab, E-28049 Madrid, Spain;
Lesion segmentation; image registration; lesion evolution feature; computer-aided diagnosis (CAD); superpixels; LF-SLIC; local features; SP-SIFT;
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:纵向定量评估股骨头坏死的病变大小变化,使用三维磁共振成像和图像配准。
机译:多发性硬化症中病变分割方法的比较:来自一个手动描绘的受试者的输入足以进行准确的病变分割
机译:Dermoscopic图像对皮肤病的自动化伪影去除和细分,以诊断皮肤癌
机译:使用深度学习对皮肤病变进行分割和分类
机译:多发性硬化症中病变分割方法的比较:来自一个手动描绘的受试者的输入足以进行准确的病变分割
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)。