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偏振光皮肤镜数字图像分析技术的研究及在色素性皮损诊断中的探讨
目的探讨偏振光皮肤镜数字图像分析技术,在确诊色素性皮损中的意义.方法设计有偏振光装置的皮肤镜,进行色素性皮损图像采集分析的软硬件数字图像系统,观察了38例色素性皮损,并与组织病理学方法进行比较.结果对已观察到的皮损表面色素形态,在不同的色素性皮损诊断中都有其不同的分布排列模式和特有的结构,与组织病理学观察到的结果有相关性.结论利用偏振光皮肤镜的配套技术进行无创性图像采集,提高了皮损图像的色素形态分布模式和特征观察的可视性;为临床某些色素性皮肤病和黑素细胞肿瘤的早期诊断和鉴别诊断提供了参考依据.
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皮肤黑素细胞肿瘤图像综合分割方法研究
目的 本文针对黑素细胞肿瘤(Melanocytic Tumor MT)图像情况复杂,较难分割的问题,提出了一种综合数字图像分割算法,探讨MT的早期诊断.方法 首先应用统计区域融合方法(SRM)实现图像分割成多块纹理一致的区域.然后对图像以HSV彩色空间的H和S 分量为特征,使用K均值聚类算法将图像聚为9类.后,将聚类结果在HSV彩色空间的H和S分量值分别映射到[0,1]区间,再分别对H分量和S分量取阈值,得到终的边界分割结果.结果 对MT图像能够按照其纹理差异将其有效划分为多个区域,较为准确标识出皮损区域.结论 综合对多种方法结果的对比,本方法优于传统的大津阈值法、K均值法和活动轮廓法.同时对过去基于SRM的MT图像分割方法进行了改进,在处理复杂MT图像时效果明显好于传统方法.
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基于国人皮肤镜黑素细胞肿瘤图像的智能化分类与识别研究
目的 建立国人皮肤黑素细胞肿瘤(MT)图像智能化分类与识别方法.方法 采用皮肤镜法获取MT图像信息,提出自生成神经网络的自适应聚类分割与特征提取算法,定量分析MT的形状不对称(AY)、形状偏心率(EY)、边界凹陷率(BDR)、过渡区辐射不均匀度(URTA)、颜色多样性(CD)、纹理相关性(TC)六个特征,结合组合神经网络分类器对MT的良、恶性进行分类与识别,经病理验证与统计学分析.结果 642幅MT图像,其中良性82.4％；恶性17.6％；URTA、TC、BDR、CD灵敏度86.73％ ～95.58％,特异度97.3％ ～ 100％；AY和EY灵敏度41.59％～47.78％,特异度69.91％ ～76.99％；对MT的良、恶性分类与识别,准确率达93.65％；分类符合率经x2检验均有显著性差异(x2 =4.51,P＜0.05).结论 皮肤镜MT图像分析法,可有效实现MT良、恶性分类与自动识别,为解决国人皮肤恶性黑素瘤的智能化识别瓶颈问题奠定了基础.
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皮肤镜在黑素细胞肿瘤诊断中的应用
皮肤镜是一种准确、无创的皮肤检查工具,常应用于色素相关疾病的诊断.虽然皮肤镜是一种辅助手段,并非是诊断的金标准,但是由于其无创的特点使之仍有相当大的应用价值.该文重点介绍了黑素细胞良、恶性肿瘤,包括普通黑素痣、蓝痣、斑痣、Spitz痣、黑素瘤在皮肤镜下的表现及诊断标准,为临床医生提供相关的诊断思路.
