皮肤癌检测与分类-研究论文

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文件名称：皮肤癌检测与分类-研究论文
文件大小：214KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-06-10 08:10:34
MATLAB Skin Cancer 皮肤癌是一个术语，指的是奇怪的皮肤细胞不受控制地生长。 它发生在皮肤细胞未修复的 DNA 损伤引发突变或任何其他遗传缺陷时，导致皮肤细胞容易繁殖并形成恶性肿瘤。 图像处理是从皮肤上受影响区域的外观检测皮肤癌的常用方法。 系统的输入是皮肤病变图像，因此通过应用新的图像处理技术，它对其进行分析以得出关于皮肤癌存在的结论。 病变图像分析工具通过图像分割的纹理、大小和形式分析检查各种黑色素瘤参数，如不对称、边界、颜色、直径、（ABCD 规则）等，并具有阶段。 提取的特征参数用于将图像分类为传统的皮肤和恶性黑色素瘤癌病灶。 人工神经网络（ANN）是人工智能的重要分支之一，已被视为计算机科学中用于图像的全新技术加工。 神经网络是目前医学中的热门领域，尤其是在放射学、泌尿学、心脏病学、肿瘤学等领域。神经网络在一个极其重要的网络中起着至关重要的作用。 它已被用于分析黑色素瘤参数，如不对称、边界、颜色、直径等，这些参数是使用 MATLAB 从皮肤癌图像中计算出来的，旨在开发可能改善急诊科分诊实践的诊断算法。 使用黑色素瘤皮肤癌的 ABCD 规则，我们在分类阶段使用 ANN。 最初，我们用已知的目标值训练网络。 该网络训练有素，准确率为 96.9%，然后对未知值进行癌症分类测试。 这种分类方法被证明对皮肤癌分类更有效。