Scale Adaptive Local Binary Pattern を用いた皮膚鏡検査におけるメラノーマの検出

Detecting Melanoma in Dermoscopy Images Using Scale Adaptive Local Binary Pattern
IEEE Transactions on Biomedical Engineering  Vol.59 No.10 pp.2893-2904 2012
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コンピュータビジョンの分野における近年の進歩は,患者の黒色腫の検出のための様々な診断支援システムの開発につながっている.テクスチャと色は黒色腫の検出に不可欠な2 つの基本的な視覚的特徴と考えられている.本論文では,皮膚鏡検査画像の分類にテクスチャと色の特徴を組み合わせて使用することを提案する.テクスチャ特徴量は,各ピクセルに対してスケール適応型パターンを抽出するLBP からなり,続いて,ヒストグラムを構築した.色特徴量抽出のために,我々は標準HSV ヒストグラムを使用した.抽出された特徴は連結されて画像の特徴ベクトルを形成し,続いてSupport Vector Machine(SVM)を用いて分類される.実験は,提案された特徴セットが他の最先端の選択肢と比較して良好な分類性能を示すことを示す.