Många automatiska hud lesion diagnossystem använder segmentering som ett förbehandlingssteg för att diagnostisera hudtillstånd eftersom hud lesion form, kant oegentlighet, och storlek kan påverka sannolikheten för malignitet. I detta dokument presenteras, undersöks och jämförs två olika metoder för hudskada segmentering. Den första metoden använder U-Nets och introducerar en histogram utjämning baserad förbehandling steg. Den andra metoden är en C-Means klusterbaserad strategi som är mycket enklare att genomföra och snabbare att genomföra. Jaccard Index mellan algoritmutgången och hand segmenterade bilder av dermatologer används för att utvärdera de föreslagna algoritmerna. Medan många nyligen föreslagits djupa neurala nätverk för att segmentera hudlesioner kräver en betydande mängd beräkningskraft för utbildning (dvs, dator med GPUs), är det huvudsakliga målet med detta papper att presentera metoder som kan användas med endast en CPU. Detta begränsar till exempel kraftigt antalet utbildningsinstanser som kan presenteras för U-Net. I jämförelse med de två föreslagna algoritmerna uppnådde U-Nets ett betydligt högre Jaccard Index jämfört med klustermetoden. Dessutom, med hjälp av histogrammet utjämning för förbehandling steg avsevärt förbättrat U-Net segmentering resultat.
En av dem är djup convolutional neural nätverk-baserade U-Net och en annan är C-Means Clustering metod REF.
Skin lesion segmentation: U-Nets versus clustering
{'venue': '2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)', 'journal': '2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}