AI Summary & Key Takeaways
AI InsightResults: We achieved numerical results showing asymmetry, border and color features of the pigmentary lesions by using segmentation, image histogram, thresholding, convex hull, color clustering, color quantization and distribution methods.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Objective: Design and implementation of a medical image processing system that will provide decision support to the clinician in the diagnosis of melanoma type skin cancers by performing the analysis of dermoscopic images. Methods: Visual features of pigmented lesions are converted into measurable numerical quantities by employing digital image processing methods and a classification regarding melanoma diagnosis is performed based on these quantitative data. Results: We achieved numerical results showing asymmetry, border and color features of the pigmentary lesions by using segmentation, image histogram, thresholding, convex hull, color clustering, color quantization and distribution methods. Conclusion: The system under development speeds up the decision process of the clinician. In addition, it allows the diagnosis to be based on more objective data.
Özet
Amaç: Dermoskopik görüntülerin analizini gerçekleştirerek melanom tipi deri kanserlerinin teşhisinde hekime karar desteği sağlayacak bir tıbbi otomatik görüntü işleme sisteminin tasarlanması ve gerçekleştirilmesi için gerekli görüntüleme ve değerlendirme aşamalarının oluşturulması. Yöntemler: Sayısal imge işleme yöntemleri yardımıyla pigmente lezyonun görsel nitelikleri ölçülebilir sayısal verilere dönüştürülmekte ve bu verilere dayanılarak melanom teşhisine yönelik sınıflandırma yapılmaktadır. Bulgular: Kullanılan sistemle pigmente lezyon üzerinde bölütleme, imge histogram ve eşikleme işlemi, dış bükey zarf yöntemi ve renk öbeklenme, nicelendirme ve dağılım inceleme işlemleri ile lezyon asimetri, kenar ve renk özellikleri incelenmiş ve sayısal değerler elde edilmiştir. Sonuç: Geliştirilmekte olan sistem hekimin karar verme sürecini hızlandırmaktadır. Buna ek olarak, tanının daha öznel verilere dayandırılmasına olanak sağlamaktadır.