Характеристики структурных элементов “линий” в системе распознавания меланомы
https://doi.org/10.56304/S2079562922030344
Аннотация
В работе рассмотрена проблема ранней диагностики одного из наиболее опасных злокачественных новообразований кожи – меланомы. Разработана модель выделения структурных элементов (линий) на цифровых изображениях новообразований кожи в онкодерматологии. Модель основана на комбинации бинаризации методом Оцу и адаптивной бинаризации исходного цифрового дерматоскопического изображения новообразований кожи и последующей скелетизации и фильтрации ложных фрагментов линий.
Об авторах
А. И. Отченашенко
Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”
Россия
Россия
Москва, 115409
В. Г. Никитаев
Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”
Россия
Россия
Москва, 115409
А. Н. Проничев
Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”
Россия
Россия
Москва, 115409
О. Б. Тамразова
Российский университет дружбы народов
Россия
Россия
Москва, 117198
В. Ю. Сергеев
Центральная государственная медицинская академия Управления делами Президента Российской Федерации
Россия
Россия
Москва, 121359
Ю. Ю. Сергеев
Центральная государственная медицинская академия Управления делами Президента Российской Федерации
Россия
Россия
Москва, 121359
Список литературы
1. Эберт М.А. и др. // Вопросы онкологии. 2019. Т. 65 (5). С. 638−644. https://doi.org/10.37469/0507-3758-2019-65-5-638-644
2. Zhuchkov M.V. et al. // Consil. Med. 2020. V. 22 (7). P. 38−41.
3. Kudrin K.G. et al. // Opt. Spectrosc. 2020. V. 128 (6). P. 820−831. https://doi.org/10.1134/S0030400X20060132
4. Kulik S., Shtanko A. // Proc. Comput. Sci. 2020. V. 169. P. 164–167. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.129
5. Prilipsky R.E., Zaeva M.A. // Proc. Comput. Sci. 2020. V. 169. P. 96–99. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.120.19
6. Marchetti M.A. et al. // J. Am. Acad. Dermatol. 2020. V. 82 (3). P. 622−627. https://doi.org/10.1016/j.jaad.2019.07.016
7. Amelard R. et al. // IIEEE Trans. Biomed. Eng. 2014. V. 62 (3). P. 820−831. https://doi.org/10.1109/TBME.2014.2365518
8. Oliveira R.B. et al. // Neural Comput. Appl. 2018. V. 29 (3). P. 613−636. https://doi.org/10.1007/s00521-016-2482-6
9. Munir K. et al. // Cancers. 2019. V. 11. (9). P. 1235. https://doi.org/10.3390/cancers11091235
10. Bazhenova N.V. // Sustain. Developm. Sci. Educ. 2018. V. 4. P. 218−221.
11. Ivanova I.V., Palmin P.A. // Proc. Scientific Research in the Modern World. Theory and Practice. 2021. P. 69−73.
12. Meng H. et al. // IEEE Trans. Med. Imaging. 2019. V. 38 (12). P. 2726−2734.
13. Mohammed Z.H.M.N. // Model. Optimiz. Inform. Technol. 2018. V. 6 (1). P. 99−107.
14. Hijazi M.H.A. et al. // Int. J. Artif. Intell. 2019. V. 8 (4). P. 429.
15. Speiser J.L. et al. // Expert Syst. Appl. 2019. V. 134. P. 93−101.
Рецензия
Для цитирования:
Отченашенко А.И., Никитаев В.Г., Проничев А.Н., Тамразова О.Б., Сергеев В.Ю., Сергеев Ю.Ю. Характеристики структурных элементов “линий” в системе распознавания меланомы. Ядерная физика и инжиниринг. 2023;14(2):185-188. https://doi.org/10.56304/S2079562922030344
For citation:
Otchenashenko A.I., Nikitaev V.G., Pronichev A.N., Tamrazova O.B., Sergeev V.Yu., Sergeev Yu.Yu. Characteristics of the Structural Elements of the “Lines” in the Melanoma Recognition System. Nuclear Physics and Engineering. 2023;14(2):185-188. (In Russ.) https://doi.org/10.56304/S2079562922030344
Просмотров:
29
Послать статью по эл. почте 