Multiscale Morphological Reconstruction for Hair Removal in Dermoscopy Images
Notice bibliographique
Résumé
The automatic diagnosis of melanoma is usually affected by the noise that is often included in an image, during the acquisition stage or by superficial factors such as hair. Specifically, hair on the surface of a lesion can cause enough distortion, resulting in an erroneous diagnosis of the region of interest. To solve this issue, several techniques have been presented to detect hair on the surface of a dermoscopy image and substitute a surface approximation for these regions. Nonetheless, the existing methods are prone to false detections or reconstructions that are not uniform, demand high computing resources and modify the textures of important characteristics. Therefore, we proposed a method that detects the hairs by means of a convolution of the image with a kernel belonging to the first derivative of the Gaussian function and replaces the hairs using a multiscale morphological reconstruction. In addition, we integrated a refining stage that contributes to maintaining the quality of the patterns on the lesion. We used 36 dermoscopy images in the evaluation, which included a total of 586 hairs that were automatically detected with the proposed process and validated with their respective manual segmentations. Our results showed sensitivity and specificity performance measurements of 94.14% and 99.89%, respective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».