基于深度学习的皮肤病变自动分割
计算机视觉与模式识别
2018-07-16 v1
摘要
本文总结了我们参加2018年国际皮肤影像协作组织(ISIC)举办的朝向黑色素瘤检测的皮肤病变分析挑战赛任务1所使用的方法。我们采用全自动化方法从皮肤镜图像中精确分割病变边界。一个U-net深度学习网络在ISIC的公开可用数据上进行了训练。我们引入了强度、颜色和纹理增强操作作为预处理步骤,以及形态学操作和轮廓识别作为后处理步骤。
引用
@article{arxiv.1807.04893,
title = {Automatic segmentation of skin lesions using deep learning},
author = {Joshua Peter Ebenezer and Jagath C. Rajapakse},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.04893},
year = {2018}
}
备注
4 pages, 1 figure, extended abstract of submission to ISIC 2018 skin analysis challenge