基于PCA 和迭代 Canny Edge皮肤病变分割算法研究附Matlab代码
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⛄ 内容介绍
原位黑色素瘤(MIS)是被称为黑色素瘤的皮肤肿瘤的极早期阶段。近几十年来,黑色素瘤的发病率以每年2.6% 的速度增长,而MIS是造成这一增长的主要诊断物。识别MIS非常重要,因为在这一阶段(被称为表皮内阶段),癌细胞没有机会扩散到体内任何部位。由于从良性(无害)色素病变(比如正常胎块)中区分MIS非常具有挑战性,因此意大利雷焦艾米利亚的研究人员开展了本研究,考虑通过两种无创(即无需任何手术)方式来诊断皮肤癌,分别被称为反射共焦显微镜(RCM)和皮肤镜,看看能否利用它们来检测表皮内黑色素瘤。皮肤镜是一种价格低廉的方法,已在全球范围内应用20年之久:医生会使用一种被称为皮血管镜的手持设备来观察放大十倍左右的皮肤,以观看肉眼无法看到的东西。RCM是最近兴起的一种技术,但不太容易获得,可创建某部分皮肤的灰度等级图像,让医生在放大500倍左右的情况下观察异常。作者使用皮肤镜和RCM分析了120个MIS和213个痣(胎块),以识别与MIS诊断相关的一些特征(表皮内黑色素瘤的RCM形态尚不清楚)。然后在一个多步诊断算法中结合这些特征,这能够帮助医生决定给定的色素病变是否是早期黑色素瘤(评分≥2则意味着黑色素瘤),误差非常小。这种新型诊断算法易于应用,可能有助于医生诊疗。
⛄ 部分代码
idx_ed=find(img_ed);
B=mean(img_grad(idx_ed));
if out_on
figure(8)
imagesc(img_grad)
colormap 'jet'
hold on
plot(edgs_y,edgs_x,'r.','MarkerSize',2)
hold off
end
%% Annotate Original Image
f=figure(6);
imshow(img)
hold on
% plot(stats(minrgn).Centroid(1),stats(minrgn).Centroid(2),'rx', ...
% 'MarkerSize',20,'LineWidth',3)
plot(edgs_y,edgs_x,'r.')
hold off
title('Annotated Image')
an_array={['Asymmetry MSE: ' num2str(A)],...
['Border Strength: ' num2str(B)],...
['Color Standard Deviation: ' num2str(C)],...
['Diameter or Differential Structure',num2str(D)]};
text(10,10,an_array,'VerticalAlignment','top','FontSize',20)
TDS=A*1.3+B*0.1+C*0.5+D*0.5;
if TDS>5.45
msgbox(sprintf('CANCER DETECTED'),'Complete','Complete');
%return;
else
msgbox(sprintf('NORMAL SKIN'),'','');
end;
%%if save_on
%% [~, name, ~]=fileparts(fname);
%% print(f,'-djpeg','-r50',[name '.jpg'])
%%end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] Borsari S , Pampena R , Benati E , et al. 检测原位黑色素瘤的算法[J]. British Journal of Dermatology, 2018, 179(1):e77-e77.
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