Inteligencia computacional para la identificación del melanoma cutáneo
Identificación del cáncer de piel mediante técnicas de inteligencia computacional
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El objetivo principal del uso de la inteligencia computacional es clasificar las imágenes de cáncer de piel en tres clases: nevus común, nevus atípico y melanoma, utilizando una técnica de multiclasificación más rápida y precisa. Este trabajo propone el patrón direccional local de color (CLDP) para la extracción de características. Este descriptor combina las características vitales para el melanoma de piel como el color, la textura y la forma en un vector y utiliza el algoritmo Dull-Razor para la eliminación del pelo en el paso de preprocesamiento. El modelo propuesto utiliza la ...
El objetivo principal del uso de la inteligencia computacional es clasificar las imágenes de cáncer de piel en tres clases: nevus común, nevus atípico y melanoma, utilizando una técnica de multiclasificación más rápida y precisa. Este trabajo propone el patrón direccional local de color (CLDP) para la extracción de características. Este descriptor combina las características vitales para el melanoma de piel como el color, la textura y la forma en un vector y utiliza el algoritmo Dull-Razor para la eliminación del pelo en el paso de preprocesamiento. El modelo propuesto utiliza la máquina de aprendizaje extremo (ELM) para una clasificación múltiple más rápida y precisa que la máquina de vectores de apoyo (SVM). Se consigue una precisión de clasificación del 95,23% en el conjunto de datos PH2.
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