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皮肤病灶图像分割方法的分析与探讨

Analysis and Exploration of Image Segmentation Methods for Skin Lesions
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摘要 皮肤癌是一种高发疾病,且发病率逐年递增,对人类的生命健康构成严重威胁。为此,研究人员提出了多种计算机辅助诊断模型,旨在提高诊断准确性的同时提高医生的工作效率。本文综合回顾了近年来与皮肤病灶分割相关的文献,分析了其中使用的各种方法,讨论了各种方法可能面临的问题,并对未来研究趋势进行了展望,希望能对皮肤病灶分割的发展起到一定帮助。 Skin cancer is a highly prevalent disease with an increasing incidence year by year,which seriously threatens human health.As a response,researchers have proposed various computer-aided diagnostic models aimed at enhancing diagnostic accuracy while simultaneously improving the efficiency of medical professionals.This paper provides a comprehensive review of recent literature related to the segmentation of skin lesions,analyzing various methods employed,discussing potential challenges,and offering a prospective outlook on future research trends.It is hoped that this will contribute to the development of skin lesion segmentation.
作者 高明昊 逯洋 GAO Minghao;LU Yang(School of Mathematics and Computer Science,Jilin Normal University,Siping,China,136000)
出处 《福建电脑》 2024年第3期24-29,共6页 Journal of Fujian Computer
基金 吉林省自然科学基金项目(No.YDZJ202301ZYTS157)资助。
关键词 皮肤癌变 图像分割 传统方法 深度学习 Skin Cancer Image Segmentation Traditional Method Deep Learning
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