Модель обнаружения глобул на изображениях новообразований кожи

Статья посвящена цифровой обработке изображений новообразований кожи для обнаружения значимых при диагностике меланомы структурных элементов - глобул (глыбок, комков). Предложена новая модель обработки, позволяющая в разноконтрастных изображениях устойчиво выделять глобулы без необходимости выполнения ручной подстройки параметров. Представлены результаты эксперимента, подтверждающие адекватность модели. Точность распознавания глобул составила от 81 до 89% в зависимости от контрастности исходных изображений. Экспериментальная выборка изображений содержала 2868 глобул.

The article is devoted to digital image processing of skin neoplasms to detect significant structural elements in the diagnosis of melanoma - globules. A new processing model is proposed that allows stable selection of globules in different-contrast images without the need for manual adjustment of parameters. The results of the experiment confirming the adequacy of the model are presented. The globules recognition accuracy ranged from 81 to 89%, depending on the contrast of the original images. The experimental sample of images contained 2.868 globules.

Авторы
Никитаев В.Г.1 , Проничев А.Н.1 , Тамразова О.Б. 2 , Сергеев В.Ю. , Лим А.О.1 , Козлов В.С.1
Издательство
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Российская академия наук"
Номер выпуска
10
Язык
Русский
Страницы
83-95
Статус
Опубликовано
Том
33
Год
2021
Организации
  • 1 Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ"
  • 2 Российский университет дружбы народов
Ключевые слова
распознавание; сегментация; цифровая обработка изображений; дерматоскопия; диагностика меланомы; онкологическая диагностика; компьютерное зрение
Дата создания
16.12.2021
Дата изменения
16.12.2021
Постоянная ссылка
https://repository.rudn.ru/ru/records/article/record/79646/
Поделиться

Другие записи

Гаргянц Л.В., Горицкий А.Ю., Панов Е.Ю.
Математический сборник. Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Математический институт им. В.А. Стеклова Российской академии наук. Том 212. 2021. С. 29-44