皮肤镜图像中蓝白幕及相关结构的自动检测
计算机视觉与模式识别
2011-11-10 v1
摘要
皮肤镜是一种非侵入性皮肤成像技术，它允许观察肉眼检查无法辨别的色素性黑素细胞肿瘤的特征。皮肤镜图像中诊断黑色素瘤最重要的特征之一是蓝白幕（不规则的、无结构的融合蓝色色素沉着区域，上覆白色“毛玻璃”样薄膜）。在本文中，我们提出了一种机器学习方法，用于检测皮肤镜图像中的蓝白幕及相关结构。该方法涉及使用决策树分类器进行上下文像素分类。在545幅皮肤镜图像的数据集上，病变中检测到的蓝白区域百分比结合简单的形状描述符，产生了69.35%的敏感度和89.97%的特异度。在蓝幕是识别黑色素瘤主要特征的情况下，蓝幕检测的敏感度提升至78.20%。
引用
@article{arxiv.1009.1013,
title = {Automatic Detection of Blue-White Veil and Related Structures in Dermoscopy Images},
author = {M. Emre Celebi and Hitoshi Iyatomi and William V. Stoecker and Randy H. Moss and Harold S. Rabinovitz and Giuseppe Argenziano and H. Peter Soyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1009.1013},
year = {2011}
}