Abstract-Skin cancer är den vanligaste av alla cancerformer och varje år behandlas miljoner fall av hudcancer. Att behandla och bota hudcancer är lätt, om det diagnostiseras och behandlas i ett tidigt skede. I detta arbete föreslår vi en automatisk teknik för hud lesion segmentering i dermoskopiska bilder som hjälper till att klassificera hudcancertyper. Den föreslagna metoden omfattar två större faser (1) förbehandling och (2) segmentering med semiövervakad inlärningsalgoritm. I förbehandlingen fas buller avlägsnas med filtreringsteknik och i segmenteringsfasen hudlesioner segmenteras baserat på klusterteknik. K-means klusteralgoritm används för att samla de förbehandlade bilderna och hudlesioner filtreras från dessa kluster baserat på färgfunktionen. Färg på hudlesioner läras från träningsbilder med hjälp av histogram beräkningar i RGB färgrymd. Utbildningsbilderna hämtades från ISIC:s utmaningswebbplats 2017 och de experimentella resultaten utvärderades med hjälp av validerings- och testuppsättningar.
För hudskada segmentering, Jaisakthi et al. REF utformade en semiövervakad metod baserad på K-means kluster- och översvämningsfyllningsalgoritm.
Automatic Skin Lesion Segmentation using Semi-supervised Learning Technique
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}