Command Palette
Search for a command to run...
تقسيم الآفات الجلدية باستخدام التوسيع المتراص عبر DeepLab v3
تقسيم الآفات الجلدية باستخدام التوسيع المتراص عبر DeepLab v3
Yujie Wang† - Troy High School, MI, [email protected] Simon Sun† - Harvard College, [email protected] Jahow Yu - Troy High School, MI, [email protected] Dr. Limin Yu - Beaumont Health, [email protected]
الملخص
مع زيادة تشخيص حالات السرطان الأسود (melanoma) في جميع أنحاء الولايات المتحدة، أصبحت الجهود الآلية لتحديد البقع الخبيثة موضع اهتمام متزايد من قبل المجتمع البحثي. تعتبر تقسيم الصور الجلدية (dermoscopic images) الخطوة الأولى في هذا العملية، وبالتالي فإن الدقة أمر حاسم. رغم أن التقنيات التي تستفيد من الشبكات العصبية التلافيفية قد استخدمت سابقًا لتقسيم البقع، نقدم حلًا يستخدم طريقة DeepLab 3 المنشورة حديثًا، وهي طريقة التوسع العميق (atrous convolution) للتقسيم الصوري. رغم أن النتائج التي أنتجتها هذه التجربة ليست مثالية، مع مؤشر جاكارد متوسط يبلغ 0.498، نعتقد أنه مع التعديلات الإضافية وتحسين التوافق مع كود DeepLab ومع التدريب على وحدات معالجة أكثر قوة، قد تحقق هذه الطريقة نتائج أفضل في التجارب المستقبلية.