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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 ICEIC 2017 International Conference on Electronics, Information, and Communication
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 843 - 846 (4page)
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We present a method for automatic lesion segmentation with removal of artifacts, defined as dark hair, dark corner, and color chart, before diagnosing melanoma. In order to detect the skin lesion more accurately, we apply our artifact removal method that uses morphological properties of artifacts for dermoscopic images. Subsequently, expectation-maximization is used to discriminate the skin lesion and normal skin. In our experiment, ISBI 2016 challenging dataset was used for validation of our method, and we achieved 90.6%, 91.2%, 93.4%, 78.7% in terms of accuracy, sensitivity, specificity, and Jaccard index for detection of the skin lesion.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Artifacts Removal
4. EM-based Segmentation
5. Experimental Results
6. Conclusion
References
참고문헌 (0)
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