|
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
Система нейросетевой классификации пигментных новообразований кожи с предварительным удалением волос на фотографиях
П. А. Ляхов, У. А. Ляхова Северо-Кавказский федеральный университет
Аннотация:
В статье предложена система нейросетевой классификации пигментных новообразований кожи с этапом предварительной обработки для удаления волосяных структур с изображений. Основным отличием предложенной системы является применение этапа предварительной обработки изображений для идентификации местоположения волос и их дальнейшего удаления. Данный этап позволяет подготовить дерматоскопические изображения для дальнейшего анализа с целью проведения автоматизированной классификации и диагностики пигментных кожных новообразований. Моделирование проводилось с использованием пакета прикладных программ MatLAB R2020b на клинических дерматоскопических изображениях из международного открытого архива ISIC Melanoma Project. Предложенная система позволила повысить точность распознавания изображений пигментных поражений кожи по 10 диагностически важным категориям до 80,81
Ключевые слова:
цифровая обработка изображений, сверточные нейронные сети, дерматоскопические изображения, пигментные поражения кожи, очистка от волос, меланома
Поступила в редакцию: 18.01.2021 Принята в печать: 15.03.2021
Образец цитирования:
П. А. Ляхов, У. А. Ляхова, “Система нейросетевой классификации пигментных новообразований кожи с предварительным удалением волос на фотографиях”, Компьютерная оптика, 45:5 (2021), 728–735
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/co961 https://www.mathnet.ru/rus/co/v45/i5/p728
|
|