Молимо вас користите овај идентификатор за цитирање или овај линк до ове ставке: https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/12864
Назив: A Hybrid Automatic Classification Model for Skin Tumour Images
Аутори: Simić S.
Simić S.
Banković Z.
Ivkov Simić, Milana 
Villar J.
Simić, Dragan 
Датум издавања: 1-јан-2019
Часопис: Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
Сажетак: © 2019, Springer Nature Switzerland AG. In medical practice early accurate detection of all types of skin tumours is essential to guide appropriate management and improve patients’ survival. The most important is to differentiate between malignant skin tumours and benign lesions. The aim of this research is classification of skin tumours by analyzing medical skin tumour dermoscopy images. This paper is focused on a new strategy based on hybrid model which combines mathematics and artificial techniques to define strategy to automatic classification for skin tumour images. The proposed hybrid system is tested on well-known HAM10000 data set, and experimental results are compared with similar researches.
URI: https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/12864
ISBN: 9783030298586
ISSN: 3029743
DOI: 10.1007/978-3-030-29859-3_61
Налази се у колекцијама:FTN Publikacije/Publications

Приказати целокупан запис ставки

SCOPUSTM   
Навођења

1
проверено 29.04.2023.

Преглед/и станица

18
Протекла недеља
7
Протекли месец
0
проверено 10.05.2024.

Google ScholarTM

Проверите

Алт метрика


Ставке на DSpace-у су заштићене ауторским правима, са свим правима задржаним, осим ако није другачије назначено.