Nowotwory skóry są najczęściej spotykanymi nowotworami na świecie. Czerniaki złośliwe stanowią od około 5 do 7% wszystkich nowotworów złośliwych skóry u człowieka. Ich wczesne zdiagnozowanie jest kluczowym czynnikiem w późniejszej pomyślnej terapii. Niniejsza praca zawiera propozycję rozwinięcia i zautomatyzowania najważniejszej metody diagnozowania czerniaków, metody ABCD Stoltza. W artykule przedstawiono koncepcję i implementację zautomatyzowanego systemu do diagnostyki znamion skórnych pod kątem wykrycia czerniaka złośliwego. Zaproponowano nową, rozszerzoną wersję metody dermatoskopowej ABCD i zaimplementowano niezbędne algorytmy w środowisku Matlab. Główne cechy znamion skórnych o charakterze nowotworowym są wyszukiwane automatycznie przy pomocy metod przetwarzania obrazu oraz opracowanych algorytmów. Decyzja na temat rozpoznania lub nie czerniaka złośliwego podejmowana jest przez sztuczną sieć neuronową, wnioskującą na podstawie wskaźników wyznaczonych na etapie przetwarzania obrazów. Omawiany system wspomagania decyzji może służyć jako narzędzie usprawniające pracę lekarzy pierwszego kontaktu lub jako system umożliwiający szybkie samobadanie skóry przez pacjentów. Aplikację przetestowano na 126 znamionach skórnych. Uzyskano czułość równą 98% oraz swoistość równą 73%, co jest bardzo dobrym osiągnięciem.
Authors
Additional information
- Category
- Publikacja w czasopiśmie
- Type
- artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
- Language
- polski
- Publication year
- 2016
