检索结果-南通市图书馆

A Saliency Based Image Fusion Framework for skin lesion segmentation and Classification

Computers, Materials & Continua 2022年第2期70卷 3235-3250页

作者： Javaria Tahir Syed Rameez Naqvi Khursheed Aurangzeb Musaed Alhussein Department of Computer Science COMSATS University IslamabadIslamabad CampusPakistan Department of Electrical and Computer Engineering COMSATS University IslamabadWah CampusPakistan Department of Computer Engineering College of Computer and Information SciencesKing Saud UniversityRiyadh11543Saudi Arabia

Melanoma,due to its higher mortality rate,is considered as one of the most pernicious types of skin cancers,mostly affecting the white *** has been reported a number of times and is now widely accepted,that early detection of melanoma increases the chances of the subject’s ***-aided diagnostic systems help the experts in diagnosing the skin lesion at earlier stages using machine learning *** thiswork,we propose a framework that accurately segments,and later classifies,the lesion using improved image segmentation and fusion *** proposed technique takes an image and passes it through two methods simultaneously;one is the weighted visual saliency-based method,and the second is improved HDCT based saliency *** resultant image maps are later fused using the proposed image fusion technique to generate a localized lesion *** resultant binary image is later mapped back to the RGB image and fed into the Inception-ResNet-V2 pre-trained model-trained by applying transfer *** simulation results show improved performance compared to several existing methods.

关键词： skin lesion segmentation image fusion saliency detection skin lesion classification deep neural networks transfer learning

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