Den segmentering av medicinska bilder genom beräkningsmetoder har hävdats av den medicinska gemenskapen, som har främjat utvecklingen av flera algoritmer avseende olika vävnader, organ och avbildningsmetoder. Numera är hudmelanom en av de vanligaste allvarliga maligniteterna i det mänskliga samhället. Följaktligen har automatiserade och robusta metoder blivit ett växande behov av korrekt och snabb klinisk upptäckt och diagnos av hudcancer. Digital dermatoskopi är en kliniskt accepterad enhet för att registrera och undersöka misstänkta regioner i huden. Under huden melanom undersökning, gruvdrift misstänkta regioner från dermoskopi bilder krävs i allmänhet för att göra en tydlig diagnos om hudsjukdomar, främst baserat på egenskaper i regionen under analys som gränssymmetri och regelbundenhet. Främst beror den framgångsrika uppskattningen av hudcancer på de använda beräkningstekniker för bildsegmentering och analys. I det nuvarande arbetet, en social grupp optimering (SGO) stöds automatiserat verktyg utvecklades för att undersöka hud melanom i dermoskopi bilder. Det föreslagna verktyget har två huvudsteg, främst bildförbehandlingssteget med hjälp av den Otsu/Kapur-baserade tröskeltekniken och fotsteget efter bearbetning med hjälp av nivåuppsättning/aktiv konturbaserad segmenteringsteknik. Det experimentella arbetet utfördes med hjälp av tre välkända dermoskopiska bilddataset. Likvärdighetsmått användes för att utvärdera den kliniska betydelsen av det föreslagna verktyget såsom Jaccards koefficient, Dices koefficient, falskt positiv/negativ hastighet, noggrannhet, känslighet och specificitet. De experimentella rönen tyder på att det föreslagna verktyget uppnådde överlägsen prestanda i förhållande till de sanningsbilder på marken som tillhandahålls av en hudcancerläkare. Generellt, den föreslagna SGO-baserade Kapur tröskel teknik i kombination med nivån set baserad segmentering teknik är mycket effektiv för att identifiera melanom dermoskopi digitala bilder med hög känslighet, specificitet och noggrannhet.
Dey och Al. REF presenterade en social gruppoptimering (SGO) för att stödja Kapurs och Otsu's flernivåtröskel.
Social Group Optimization Supported Segmentation and Evaluation of Skin Melanoma Images
{'venue': 'Symmetry', 'journal': 'Symmetry', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}