基于图像处理技术的黑素瘤和克拉克痣的分类研究

• 作者: 乜大伟
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理技术 皮肤病变 分类
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 97-99
• 页数: 3页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 2113字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2013.06.033

摘要

据统计，黑素瘤仅占皮肤癌的11%，死亡率却最高。黑素瘤和良性的克拉克痣的外观特征极为相似，很难区分。计算机图像处理技术的应用可以作为临床医生的辅助工具，提供有助于鉴别皮肤损伤特性的视觉信息。本研究试图从黑素瘤、原位黑素瘤和克拉克痣的皮肤损伤里提取有效的特征，找到合理的分类模型和鉴别皮肤损伤的算法。由于图像采集过程不同的采光会造成的图像颜色差别，因此本文中图像均使用皮肤镜图像。通过分析对比图片中黑素瘤、原位黑素瘤和克拉克痣的特征，应用多种模式分类方案，在实验结果找出了四种有用的分类方法，其中最好的分类方法对黑素瘤和原位黑素瘤有100%辨析率，克拉克痣达到65%的辨析率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乜大伟		13	16	3.0	3.0