基于直方图分类的皮肤癌图像自动aaa分割

Dr.Ahlam Fadhil Mahmood, Hamed A. Mahmood
{"title":"基于直方图分类的皮肤癌图像自动aaa分割","authors":"Dr.Ahlam Fadhil Mahmood, Hamed A. Mahmood","doi":"10.33899/RENGJ.2015.108994","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Skin cancer has been the most common and represents 50% of all new cancers detected each year. If detected at an early stage, simple and economic treatment can cure it mostly. Accurate skin lesion segmentation is critical in automated early diagnosis system. This paper present a triple segmentation procedure based on the pixels distribution Bell-shaped (Normal), J-shaped, Reverse J-shaped and U-shaped peaks that is bimodal. According to the nature of dermoscopy images distributions, three segmentation methods are used to identify the normal skin cancer from malignant skin and to extract the tumor region. First, active contours are used for bell distribution shape. Second segmentation is done using adjusted ant colony optimization when the Ushaped peaks distribution was classify. Third segmentation strategies apply adaptive threshold for two J-shapes. Experiments on synthetic and real dermoscopy images demonstrate the advantages of the proposed methods that is able to produce ant colony optimization accurate segmentation when applied to a large number of skin cancer (melanoma) images. Keyword: Segmentation dermoscopy images, ant colony, active contours, adaptive threshold, Histogram يثلاث عاطقتسا ىلع دامتعاب دلجلا ناطرسل يللآا أ عیزوتلا فنص د دومحم لضاف ملاحأ. دومحم زیزعلا دبع دماح Ahlam.mahmood@gmail.com hamedce43@gmail.com بوساحلا ةسدنھ مسق ةعماج لصوملا ا خل لا ص ة عاونأ رثكأ نم دلجلا ناطرس دعی .ایونس تاناطرسلل ةصخشملا تلااحلا فصن لكشی ذإ اراشتنا تاناطرسلا نأ ثیحو ایبسن ةبعص دلجلا نم باصملا ءزجلا عاطقتسا ةیلمع ربتعت .لقأ ھفلكبو ملسأ ھجلاع لعجی ةركبملا لحارملا يف ھفاشتكا يللآا صیخشتلا ةمظنلأ ،سرجلا عیزوت ةروصلا رصانع عیزوت بسح يلأ يثلاث عاطقتسا حرتقت ةقرولا هذھ .ركبملا ھسوكعم و يج فرحلا لكشب عیزوت ھ قیرط ثلاث مادختسا مت ةیرھجملا روصلا تاعیزوت بسح .ةمقلا يئانث عیزوت وا ملا ةقیرط ،لاوأ .مرولا ةقطنم جارختسلال ةباصملاو ةیعیبطلا قطانملا نیب لصفلل لاعفلا طیح اھعیزوت فنصملا روصلل فرح لكش ىلع روصلا عیزوت نوك ةلاح يف لمنلا ةرمعتسم ةیلثمأ مادختساب هزاجنا مت عاطقتسا يناث .سرج لكش ىلع ةدئاف تدكأ ةیرھجملا روصلا تدمتعا يتلا براجتلا .يج فرحلا يلكشل ةلاعفلا ةبتعلا يھ عاطقتسا ةیجیتارتسإ ثلاث .وی حرتقملا قرطلا .قیقد عاطقتسا يف اھتیناكملإ ة Received: 15 – 4 2015 Accepted: 28 – 11 2015 Al-Rafidain Engineering Vol. 23 No. 5 December 2015 32","PeriodicalId":339890,"journal":{"name":"AL Rafdain Engineering Journal","volume":"36 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2015-12-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":"{\"title\":\"Automatic Triple-A Segmentation of Skin Cancer Images based on Histogram Classification\",\"authors\":\"Dr.Ahlam Fadhil Mahmood, Hamed A. Mahmood\",\"doi\":\"10.33899/RENGJ.2015.108994\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Skin cancer has been the most common and represents 50% of all new cancers detected each year. If detected at an early stage, simple and economic treatment can cure it mostly. Accurate skin lesion segmentation is critical in automated early diagnosis system. This paper present a triple segmentation procedure based on the pixels distribution Bell-shaped (Normal), J-shaped, Reverse J-shaped and U-shaped peaks that is bimodal. According to the nature of dermoscopy images distributions, three segmentation methods are used to identify the normal skin cancer from malignant skin and to extract the tumor region. First, active contours are used for bell distribution shape. Second segmentation is done using adjusted ant colony optimization when the Ushaped peaks distribution was classify. Third segmentation strategies apply adaptive threshold for two J-shapes. Experiments on synthetic and real dermoscopy images demonstrate the advantages of the proposed methods that is able to produce ant colony optimization accurate segmentation when applied to a large number of skin cancer (melanoma) images. Keyword: Segmentation dermoscopy images, ant colony, active contours, adaptive threshold, Histogram يثلاث عاطقتسا ىلع دامتعاب دلجلا ناطرسل يللآا أ عیزوتلا فنص د دومحم لضاف ملاحأ. دومحم زیزعلا دبع دماح Ahlam.mahmood@gmail.com hamedce43@gmail.com بوساحلا ةسدنھ مسق ةعماج لصوملا ا خل لا ص ة عاونأ رثكأ نم دلجلا ناطرس دعی .ایونس تاناطرسلل ةصخشملا تلااحلا فصن لكشی ذإ اراشتنا تاناطرسلا نأ ثیحو ایبسن ةبعص دلجلا نم باصملا ءزجلا عاطقتسا ةیلمع ربتعت .لقأ ھفلكبو ملسأ ھجلاع لعجی ةركبملا لحارملا يف ھفاشتكا يللآا صیخشتلا ةمظنلأ ،سرجلا عیزوت ةروصلا رصانع عیزوت بسح يلأ يثلاث عاطقتسا حرتقت ةقرولا هذھ .ركبملا ھسوكعم و يج فرحلا لكشب عیزوت ھ قیرط ثلاث مادختسا مت ةیرھجملا روصلا تاعیزوت بسح .ةمقلا يئانث عیزوت وا ملا ةقیرط ،لاوأ .مرولا ةقطنم جارختسلال ةباصملاو ةیعیبطلا قطانملا نیب لصفلل لاعفلا طیح اھعیزوت فنصملا روصلل فرح لكش ىلع روصلا عیزوت نوك ةلاح يف لمنلا ةرمعتسم ةیلثمأ مادختساب هزاجنا مت عاطقتسا يناث .سرج لكش ىلع ةدئاف تدكأ ةیرھجملا روصلا تدمتعا يتلا براجتلا .يج فرحلا يلكشل ةلاعفلا ةبتعلا يھ عاطقتسا ةیجیتارتسإ ثلاث .وی حرتقملا قرطلا .قیقد عاطقتسا يف اھتیناكملإ ة Received: 15 – 4 2015 Accepted: 28 – 11 2015 Al-Rafidain Engineering Vol. 23 No. 5 December 2015 32\",\"PeriodicalId\":339890,\"journal\":{\"name\":\"AL Rafdain Engineering Journal\",\"volume\":\"36 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2015-12-28\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"3\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"AL Rafdain Engineering Journal\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.33899/RENGJ.2015.108994\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"AL Rafdain Engineering Journal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33899/RENGJ.2015.108994","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 3

摘要

皮肤癌是最常见的,占每年新发现的所有癌症的50%。如果在早期发现,简单和经济的治疗可以治愈它。准确的皮肤病灶分割是自动早期诊断系统的关键。本文提出了一种基于钟形(正态)、j形、反j形和双峰u形像素分布的三重分割方法。根据皮肤镜图像分布的性质,采用三种分割方法从恶性皮肤中识别正常皮肤癌,提取肿瘤区域。首先,利用活动轮廓进行钟形分布。对Ushaped峰分布进行分类后,采用调整蚁群算法进行二次分割。第三种分割策略对两个j形应用自适应阈值。在合成和真实皮肤镜图像上的实验证明了该方法的优点,当应用于大量皮肤癌(黑色素瘤)图像时,能够产生蚁群优化的精确分割。关键词:分割dermoscopy图像、蚁群活跃的轮廓,自适应阈值,直方图يثلاثعاطقتساىلعدامتعابدلجلاناطرسليللآاأعیزوتلافنصددومحملضافملاحأ。دومحمزیزعلادبعدماحAhlam.mahmood@gmail.com hamedce43@gmail.comبوساحلاةسدنھمسقةعماجلصوملااخللاصةعاونأرثكأنمدلجلاناطرسدعای。یونستاناطرسللةصخشملاتلااحلافصنلكشیذإاراشتناتاناطرسلانأثیحوایبسنةبعصدلجلانمباصملاءزجلاعاطقتساةیلمعربتعت。لقأھفلكبوملسأھجلاعلعجیةركبملالحارملايفھفاشتكايللآاصیخشتلاةمظنلأ،سرجلاعیزوتةروصلارصانععیزوتبسحيلأيثلاثعاطقتساحرتقتةقرولاهذھ。ركبملاھسوكعمويجفرحلالكشبعیزوتھقیرطثلاثمادختسامتةیرھجملاروصلاتاعیزوتبسح。ةمقلايئانثعیزوتواملاةقیرط،لاوأ。مرولاةقطنمجارختسلالةباصملاوةیعیبطلاقطانملانیبلصفلللاعفلاطیحاھعیزوتفنصملاروصللفرحلكشىلعروصلاعیزوتنوكةلاحيفلمنلاةرمعتسمةیلثمأمادختسابهزاجنامتعاطقتسايناث。سرجلكشىلعةدئافتدكأةیرھجملاروصلاتدمتعايتلابراجتلا。يجفرحلايلكشلةلاعفلاةبتعلايھعاطقتساةیجیتارتسإثلاث。ویحرتقملاقرطلا。قیقدعاطقتسايفاھتیناكملإة收到:15 - 4 2015年接受:28 - 11 2015 Al-Rafidain工程卷。2015年12月23日5号32
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Automatic Triple-A Segmentation of Skin Cancer Images based on Histogram Classification
Skin cancer has been the most common and represents 50% of all new cancers detected each year. If detected at an early stage, simple and economic treatment can cure it mostly. Accurate skin lesion segmentation is critical in automated early diagnosis system. This paper present a triple segmentation procedure based on the pixels distribution Bell-shaped (Normal), J-shaped, Reverse J-shaped and U-shaped peaks that is bimodal. According to the nature of dermoscopy images distributions, three segmentation methods are used to identify the normal skin cancer from malignant skin and to extract the tumor region. First, active contours are used for bell distribution shape. Second segmentation is done using adjusted ant colony optimization when the Ushaped peaks distribution was classify. Third segmentation strategies apply adaptive threshold for two J-shapes. Experiments on synthetic and real dermoscopy images demonstrate the advantages of the proposed methods that is able to produce ant colony optimization accurate segmentation when applied to a large number of skin cancer (melanoma) images. Keyword: Segmentation dermoscopy images, ant colony, active contours, adaptive threshold, Histogram يثلاث عاطقتسا ىلع دامتعاب دلجلا ناطرسل يللآا أ عیزوتلا فنص د دومحم لضاف ملاحأ. دومحم زیزعلا دبع دماح Ahlam.mahmood@gmail.com hamedce43@gmail.com بوساحلا ةسدنھ مسق ةعماج لصوملا ا خل لا ص ة عاونأ رثكأ نم دلجلا ناطرس دعی .ایونس تاناطرسلل ةصخشملا تلااحلا فصن لكشی ذإ اراشتنا تاناطرسلا نأ ثیحو ایبسن ةبعص دلجلا نم باصملا ءزجلا عاطقتسا ةیلمع ربتعت .لقأ ھفلكبو ملسأ ھجلاع لعجی ةركبملا لحارملا يف ھفاشتكا يللآا صیخشتلا ةمظنلأ ،سرجلا عیزوت ةروصلا رصانع عیزوت بسح يلأ يثلاث عاطقتسا حرتقت ةقرولا هذھ .ركبملا ھسوكعم و يج فرحلا لكشب عیزوت ھ قیرط ثلاث مادختسا مت ةیرھجملا روصلا تاعیزوت بسح .ةمقلا يئانث عیزوت وا ملا ةقیرط ،لاوأ .مرولا ةقطنم جارختسلال ةباصملاو ةیعیبطلا قطانملا نیب لصفلل لاعفلا طیح اھعیزوت فنصملا روصلل فرح لكش ىلع روصلا عیزوت نوك ةلاح يف لمنلا ةرمعتسم ةیلثمأ مادختساب هزاجنا مت عاطقتسا يناث .سرج لكش ىلع ةدئاف تدكأ ةیرھجملا روصلا تدمتعا يتلا براجتلا .يج فرحلا يلكشل ةلاعفلا ةبتعلا يھ عاطقتسا ةیجیتارتسإ ثلاث .وی حرتقملا قرطلا .قیقد عاطقتسا يف اھتیناكملإ ة Received: 15 – 4 2015 Accepted: 28 – 11 2015 Al-Rafidain Engineering Vol. 23 No. 5 December 2015 32
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信