Method of cleaning hair structures for intellectual image classification of skin neoplasms

Method of cleaning hair structures for intellectual image classification of skin neoplasms

The main problem in the application of artificial intelligence in the field of dermatology is the low level of accuracy of recognition and classification systems. This paper proposes a method for identifying and cleaning hair, as well as evaluating the effectiveness of the method using a pre-trained...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Lyakhova, U. A., Ляхова, У. А., Lyakhov, P. A., Ляхов, П. А.
Định dạng:	Статья
Ngôn ngữ:	English
Được phát hành:	Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. 2021
Những chủ đề:	Convolutional neural networks Dermatoscopic images Digital image processing Hair removal Medical image processing; Melanoma Pigmented skin lesions
Truy cập trực tuyến:	https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/18092
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Những quyển sách tương tự

Neural network classification system for pigmented skin neoplasms with preliminary hair removal in photographs
Bằng: Lyakhov, P. A., et al.
Được phát hành: (2021)

System for the recognizing of pigmented skin lesions with fusion and analysis of heterogeneous data based on a multimodal neural network
Bằng: Lyakhov, P. A., et al.
Được phát hành: (2022)

Semantic Segmentation System of Pigmented Skin Lesions Based on Convolutional Neural Networks
Bằng: Fedorenko, V. V., et al.
Được phát hành: (2022)

Neural network classification of dermatoscopic images of pigmented skin lesions
Bằng: Lyakhov, P. A., et al.
Được phát hành: (2022)

Method for determining skin lesions from images using neural network
Bằng: Lyakhova, U. A., et al.
Được phát hành: (2020)

System for neural network recognition of malignant pigmented skin neoplasms with image pre-processing
Bằng: Lyakhova, U. A., et al.
Được phát hành: (2021)

Systematic review of approaches to detection and classification of skin cancer using artificial intelligence: Development and prospects
Bằng: Lyakhova, U. A., et al.
Được phát hành: (2024)

Cloud-Based Service for Recognizing Pigmented Skin Lesions Using a Multimodal Neural Network System
Bằng: Lyakhova, U. A., et al.
Được phát hành: (2023)

RNS-based image processing
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2018)

RNS-based image processing
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2018)

Implementation of Smoothing Image Filtering in the Residue Number System
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2019)

Efficiency analysis of the image impulse noise cleaning using median filters with weighted central element
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2018)

Low-bit hardware implementation of DWT for 3D medical images processing
Bằng: Lyakhov, P. A., et al.
Được phát hành: (2020)

High-quality 3D medical imaging by wavelet filters with reduced coefficients bit-width
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2020)

Neural Network Skin Cancer Recognition with a Modified Cross-Entropy Loss Function
Bằng: Lyakhova, U. A., et al.
Được phát hành: (2023)

Analysis of the quantization noise in discrete wavelet transform filters for 3D medical imaging
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2020)

Two methods of adaptive median filtering of impulse noise in images
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2018)

New method for detecting and removing random-valued impulse noise from images
Bằng: Lyakhov, P. A., et al.
Được phát hành: (2023)

High-speed smoothing filter in the residue number system
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2018)

High-performance hardware 3D medical imaging using wavelets in the residue number system
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2020)

Method of oriented contour detection on image using lorentz function
Bằng: Lyakhov, P. A., et al.
Được phát hành: (2020)

A new method for adaptive median filtering of images
Bằng: Lyakhov, P. A., et al.
Được phát hành: (2019)

Development of digital image processing algorithms based on the Winograd method in general form and analysis of their computational complexity
Bằng: Lyakhov, P. A., et al.
Được phát hành: (2023)

Analysis of the quantization noise of linear time-invariant filters for image processing
Bằng: Lyakhov, P. A., et al.
Được phát hành: (2019)

PROSPECTS FOR CREATING COMPUTER- AND MRI-BASED 3D MODELS OF INTERNAL ORGANS IN EMERGENCY SURGERY AND RESUSCITATION
Bằng: Baklanov, I. S., et al.
Được phát hành: (2021)

Neural Network System for Recognizing Images Affected by Random-Valued Impulse Noise
Bằng: Orazaev, A. R., et al.
Được phát hành: (2023)

On the algorithmic complexity of digital image processing filters with winograd calculations
Bằng: Lyakhov, P. A., et al.
Được phát hành: (2022)

Uncoded Video Data Stream Denoising in a Binary Symmetric Channel
Bằng: Orazaev, A. R., et al.
Được phát hành: (2023)

Distortion level analysis of a 2D median filter with a weighted central element
Bằng: Kiladze, M. R., et al.
Được phát hành: (2022)

How country image affects intention to visit a destination: Evidence from russian tourists visiting switzerland
Bằng: Belozerova, O. I., et al.
Được phát hành: (2019)

Control of the latent image formed as a combination of variously oriented textures
Bằng: Zharkih, A. A., et al.
Được phát hành: (2019)

On the Computational Complexity of 2D Filtering by Winograd Method
Bằng: Lyakhov, P. A., et al.
Được phát hành: (2022)

Increasing of convolutional neural network performance using residue number system
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2018)

Quantization noise of multilevel discrete wavelet transform filters in image processing
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2019)

Multimodal Analysis of Unbalanced Dermatological Data for Skin Cancer Recognition
Bằng: Lyakhov, P. A., et al.
Được phát hành: (2023)

Image processing algorithms application for the modeling biogeochemical cycles of the Azov Sea
Bằng: Timofeeva, E. F., et al.
Được phát hành: (2022)

Analysis of the quantization noise in discrete wavelet transform filters for image processing
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2018)

Analysis of the quantization noise in discrete wavelet transform filters for image processing
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2018)

Английский язык в сфере культурологии учебное пособие
Bằng: Бардинская, Т. Р.

Hardware implementation of a convolutional neural network using calculations in the residue number system
Bằng: Chervyakov, N. I., et al.
Được phát hành: (2019)