350 руб
Журнал «Успехи современной радиоэлектроники» №2 за 2013 г.
Статья в номере:
Алгоритмы автоматического анализа изображений в ТВ-системе диагностики меланомы
Ключевые слова: признак цвета сегментация изображений классификация диагностика меланомы
Авторы:
Ук Канг - к.т.н., вед. науч. сотрудник, Корейский электротехнологический научно-исследовательский институт Су-Джин Бае - ст. науч. сотрудник, Корейский электротехнологический научно-исследовательский институт Н.А. Обухова - д.т.н., профессор, кафедра «Электронные и телевизионные системы», Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения Г.B. Папаян - инженер, ст. науч. сотрудник, начальник лаборатории микроскопии, начальник оптотехнического отделения, Центр лазерной медицины СПбГМУ им. акад. И.П. Павлова
Аннотация:
Рассмотрены алгоритмы автоматического анализа основных характеристик изображений пигментированных поражений кожи для ТВ-системы диагностики меланомы. Предложенные алгоритмы позволяют провести анализ цветовых особенностей области поражения, а также оценить степень асимметрии образования по форме и по текстуре. Цветовой анализ определяет: является ли изображение многоцветным или одноцветным, а также присутствует ли на изображении бело-голубая вуаль. Данная информация необходима в принятых дерматологических диагностических методиках. Для проверки предложенных алгоритмов была использована база данных La Roche-Posay (laboratoire pharmaceutique), включающая 118 изображений. Проведенное компьютерное моделирование показало вероятность правильной классификации: одноцветное/многоцветное изображение - 0,82; изображение с бело-голубой вуалью/изображение без бело-голубой вуали - 0,8. Задача определения числа осей асимметрии решена верно для 85% образцов.
Страницы: 98-104
Список источников
  1. Zagrouba E., Barhoumi W. A Preliminary Approach for the Automated Recognition of Malignant Melanoma// Image Anal Stereol. 2004. V. 23. P. 121-135.
  2. Argenziano G., Fabbrocini G., Carli P., et al. Epiluminescence microscopy for the diagnosis of doubtful melanocytic skin lesions. Comparison of the ABCD rule of dermatoscopy and a new 7-point checklist based on pattern analysis // Arch. Dermatol. 1998. V. 134. P. 1563-1570.
  3. Stolz W., Riemann A., Cognetta A., Pillet L. ABCD rule of der-matoscopy:new practical method for early recognition of malignant melanoma // Eur. J. Dermatol. 1994. V. 4. P. 521-527.
  4. Menzies S.W., Ingvar C., Crotty K.A., McCarthy W.H. Frequency and morphologic characteristics of invasive melanoma lacking specific surface microscopic features // Arch. Dermatol. 1996. V. 132. P.1178-1182.
  5. Gabriella Fabbrocini, Giovanni Betta, Giuseppe Di Leo, Consolatina Liguori, Alfredo Paolillo, Antonio Pietrosanto, Paolo Sommella, Orsola Rescigno, Sara Cacciapuoti, Francesco Pastore, Valerio De Vita, Ines Mordente, Fabio Ayala Epiluminescence Image Processing for Melanocytic Skin Lesion DiagnosisBased on 7-Point Check-List: A Preliminary Discussion on Three Parameters // The Open Dermatology Journal. 2010. V. 4. P. 110-115.
  6. Bilqis Amaliah1, Chastine Fatichah2, dan M. Rahmat Widyanto ABCD feature extraction of image dermatocospic based on morphology analysis for melanoma scin cancer diagnosis // Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi. 2010. V. 3. № 2.