Intelligenza computazionale per l'identificazione del melanoma della pelle
Identificazione del cancro della pelle utilizzando tecniche di intelligenza computazionale
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L'obiettivo principale dell'uso dell'intelligenza computazionale è classificare le immagini del cancro della pelle in tre classi: nevo comune, nevo atipico e melanoma utilizzando una tecnica di multi-classificazione più veloce e accurata. Questo lavoro propone il color local directional pattern (CLDP) per l'estrazione delle caratteristiche. Questo descrittore combina le caratteristiche vitali per il melanoma della pelle come il colore, la struttura e la forma in un vettore e utilizza l'algoritmo Dull-Razor per la rimozione dei peli nella fase di pre-elaborazione. Il modello proposto utilizza...
L'obiettivo principale dell'uso dell'intelligenza computazionale è classificare le immagini del cancro della pelle in tre classi: nevo comune, nevo atipico e melanoma utilizzando una tecnica di multi-classificazione più veloce e accurata. Questo lavoro propone il color local directional pattern (CLDP) per l'estrazione delle caratteristiche. Questo descrittore combina le caratteristiche vitali per il melanoma della pelle come il colore, la struttura e la forma in un vettore e utilizza l'algoritmo Dull-Razor per la rimozione dei peli nella fase di pre-elaborazione. Il modello proposto utilizza la Extreme Learning Machine (ELM) per una multiclassificazione più veloce e accurata rispetto alla Support Vector Machine (SVM). Un'accuratezza di classificazione del 95,23% è stata raggiunta sul set di dati PH2.
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