I detta papper presenteras ett metodologiskt förhållningssätt till klassificeringen av pigmenterade hudlesioner i dermoskopi bilder. För det första utförs automatisk gränsdetektering för att separera lesionen från bakgrundshuden. Forma funktioner sedan extraheras från denna gräns. För extraktion av färg och textur relaterade funktioner, är bilden uppdelad i olika kliniskt betydelsefulla regioner med hjälp av Euclidean avstånd transform. Denna funktion data matas in i ett optimeringsramverk, som rankar funktionerna med hjälp av olika funktionsval algoritmer och bestämmer den optimala funktionen delmängd storlek enligt området under ROC kurvmått erhålls från stöd vektor maskin klassificering. Frågan om klassobalans behandlas med hjälp av olika provtagningsstrategier, och klassificeringsfelet uppskattas med hjälp av Monte Carlo korsvalidering. Experiment på en uppsättning av 564 bilder gav en specificitet på 92,34% och en känslighet på 93,33%.
Det presenteras i Celebi et al. REF ett metodologiskt tillvägagångssätt för klassificering av pigmenterade lesioner i huden med hjälp av dermoskopiska bilder.
A methodological approach to the classification of dermoscopy images
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}