LEVERAGING COMPUTER VISION IN THE MICROSCOPIC DIAGNOSIS OF SKIN CANCER THROUGH THE UTILIZATION OF BOTH MANUAL AND AUTOMATED FEATURES
Ключевые слова:
cancer, conventional versus deep learning, handcrafted versus non-handcrafted features, health systems, healthcare, skin melanomaАннотация
Кожа, самый большой орган нашего тела, полностью защищает нас. Среди видов рака рак кожи, вызванный в основном чувствительностью к ультрафиолетовым лучам солнечного света, особенно опасен. Меланома выделяется как наиболее опасная, возникающая различными путями. Раннее выявление рака кожи оказывается сложной задачей для пациентов. В литературе предлагается использовать как ручные, так и автоматизированные функции глубокого обучения при диагностике рака кожи с помощью традиционных методов и методов глубокого обучения. В этом исследовании сравниваются методы диагностики рака кожи, уделяя особое внимание функциям, изготовленным вручную и не изготовленным вручную. В процессе обнаружения исследуются такие клинические особенности, как метод Мензиса, семиточечная детекция, асимметрия, цвет и диаметр границ, визуальные текстуры (GRC), локальные бинарные паттерны, фильтры Габора, случайные поля Маркова, фрактальная размерность и восточная гистография. Такие параметры, как индекс Жаккарда, точность, эффективность dice, прецизионность, чувствительность и специфичность, оцениваются на основе эталонных наборов данных для сравнения методов. В заключение статьи описываются общедоступные наборы данных о раке кожи и освещаются остающиеся проблемы.
