研究目的
从皮肤镜图像中分割病变区域并识别黑色素瘤，以实现皮肤癌的精准早期检测。
研究成果
该系统通过图像处理有效分割和分类黑色素瘤，其中大津法对隆起性病变效果更佳，形态学操作适用于大多数情况但存在部分误分类。未来工作应引入更多特征和神经网络以提高准确性。
研究不足
在大津法中，与皮肤融合的黑色素瘤图像无法正确分类；形态学操作会将部分非黑色素瘤误判为黑色素瘤。通过提取更多特征并使用训练有素的神经网络可提高准确率。
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[IEEE 2018年控制、电力、通信与计算技术国际会议（ICCPCCT）- 坎努尔（2018.3.23-2018.3.24）] 2018年控制、电力、通信与计算技术国际会议（ICCPCCT）- 基于图像处理算法的皮肤镜图像黑色素瘤识别
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[IEEE 2018年控制、电力、通信与计算技术国际会议（ICCPCCT）- 坎努尔（2018.3.23-2018.3.24）] 2018年控制、电力、通信与计算技术国际会议（ICCPCCT）- 基于图像处理算法的皮肤镜图像黑色素瘤识别
DOI：10.1109/ICCPCCT.2018.8574277
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
皮肤癌是所有人类癌症中最常见的一种，且常与其他皮肤疾病混淆，因此准确早期检测皮肤癌至关重要。本文主要目标是从皮肤镜图像中分割病灶并识别黑色素瘤。本研究共使用170张皮肤镜图像。首先对输入图像进行增强以优化处理，随后通过两种方法从增强图像中分割病灶区域：1.大津阈值法；2.形态学运算。从分割出的病灶中提取描述性特征，利用这些特征值计算总皮肤镜评分（TDS），以此判断皮肤镜图像中是否存在黑色素瘤。通过计算分类准确率来评估所提算法的性能。
作者：
Asha Gnana Priya.H，Anitha.J，Jacinth Poornima.J
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