Gränsoegentligheten hos hudlesioner är av klinisk betydelse för tidig upptäckt av maligna melanom och för att skilja dem från andra lesioner såsom benigna mole. Konturens strukturella komponenter är av särskild betydelse. För att extrahera strukturen från konturen användes våget sönderdelning eftersom dessa komponenter tenderar att lokaliseras i de lägre frekvensdelbanden. Lesionskonturer modellerades som signaturer med skalnormalisering för att ge position och frekvensupplösning invariant. Energidistributioner mellan olika underband analyserades sedan för att extrahera de med betydande nivåer och skillnader för att möjliggöra maximal diskriminering. På grundval av koefficienterna i de betydande delbanden modellerades strukturella komponenter från de ursprungliga konturerna och en uppsättning statistiska och geometriska oegentlighetsdeskriptorer undersöktes som tillämpades på vart och ett av de betydande delbanden. Deskriptorernas effektivitet mättes med hjälp av Hausdorffavståndet mellan uppsättningar data från melanom och mullvadskonturer. De bästa deskriptorerna var ingång till ett neuralt nätverk för ryggprojicering för att konstruera ett kombinerat klassificeringssystem. Experimentella resultat visade att tretton drag från fyra delband gav den bästa diskrimineringen mellan grupper av melanom och mullvadar, och att en liten utbildning om nio melanom och nio mullvadar var optimal.
Liknande arbete rapporterades i REF där våget sönderdelning användes för att extrahera energidistributioner mellan olika våget delband.
Analysis of the contour structural irregularity of skin lesions using wavelet decomposition
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}