I detta papper presenterar vi ett accelererat system för att diagnostisera hudskador baserat på digitaliserade dermatoskopiska färgbilder. Detta system består huvudsakligen av tre nivåer: lesionsdetektering, lesionsbeskrivning (features selection) och beslut. Nivån för lesionsdetektering består av förbehandling av lesionsbilden för att ta bort de oönskade objekten från den ursprungliga bilden. Sedan, extraktionen av lesionen görs genom att separera den från den friska omgivande huden. Nivån på lesionsbeskrivningen baseras på extraktion av en uppsättning funktioner som modellerar kliniska tecken på malignitet. Beslutsnivån är baserad på den producerade vektorn av funktioner poäng, som används som indata till en multi-lager perceptron klassificerare för att tilldela lesionen till klassen godartade lesioner eller till en av maligna melanom. Vi fokuserar särskilt i detta dokument på det kritiska steget i de funktioner urval som gör det möjligt att välja ett rimligt minskat antal användbara funktioner samtidigt ta bort överflödig information och approximering av egenskaper melanom erkännande. Detta gör det möjligt att minska dimensionen av lesionens vektor, och följaktligen datortiden, utan en betydande förlust av information. I själva verket undersöktes en stor uppsättning särdrag genom tillämpning av relevanta metoder för urval av egenskaper. Sedan optimerades antalet egenskaper för klassificering och endast fem väl valda egenskaper användes för att täcka diskriminerande information om skador malignitet. Med detta tillvägagångssätt, för någorlunda balanserade tränings-/testuppsättningar, registrerar vi en bra klassificeringsgrad på 77:7% i en mycket lovande CPU-tid.
Artikel REF beskrev en flerskiktig perceptronklassificering för melanomigenkänning med en noggrannhet på 77,7%.
An Accelerated System for Melanoma Diagnosis Based on Subset Feature Selection
{'venue': 'CIT', 'journal': 'CIT', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}