Projekt i implementacja analizy obrazu dla czerniaka skry

W dzisiejszej dobie wykorzystanie przetwarzania obrazw jest nieinwazyjn procedur w diagnostyce intencji. Obecnie panuje niezwyky entuzjazm dla moliwoci zaprogramowanej techniki badania obrazu w celu jego przygotowania, zarwno w celu uzyskania danych ilociowych o urazie, ktre mog by istotne dla aspektw klinicznych, jak i jako niezalene urzdzenie wczesnego ostrzegania. W celu osignicia realnej metody rozrniania zoliwoci skry w pocztkowym okresie, bez wykonywania zbdnych biopsji skry, zbadano skomputeryzowane obrazy uszkodze skry w przebiegu czerniaka. rodki zwizane z tym badaniem to gromadzenie bazy danych obrazw dermoskopowych, przetwarzanie wstpne, segmentacja z wykorzystaniem progowania, ekstrakcja cech mierzalnych przy uyciu GLCM, wavelet i Tamura. Klasyfikacja obejmuje SVM, KNN, drzewa decyzyjne oraz klasyfikatory zespoowe. Obecnie istnieje szeroka gama systemw wykorzystywanych do przetwarzania zarwno ciemnych, jak i cieniowanych obrazw w celu rozpoznania i odrnienia czerniaka zoliwego. Ta cz jest podzielona na segmenty wskazane przez kliniczne aspekty wczesnego zagroenia czerniakiem, wstpnego przetwarzania, tekstury i etapu organizacji identyfikacji.