Texture based skin lesion abruptness quantification to detect malignancy.

Erol, Recep; Bayraktar, Mustafa; Kockara, Sinan; Kaya, Sertan; Halic, Tansel

Erol, Recep; Bayraktar, Mustafa; Kockara, Sinan; Kaya, Sertan; Halic, Tansel.

Afiliación

Erol R; Department of Computer Science, UCA, Conway, AR, 72034, USA.
Bayraktar M; Bioinformatics, UA Little Rock, Little Rock, AR, 72204, USA.
Kockara S; Department of Computer Science, UCA, Conway, AR, 72034, USA. skockara@uca.edu.
Kaya S; HP, San Diego, CA, 92127, USA.
Halic T; Department of Computer Science, UCA, Conway, AR, 72034, USA.

BMC Bioinformatics ; 18(Suppl 14): 484, 2017 12 28.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-29297290

Asunto(s)

Interpretación de Imagen Asistida por Computador; Melanoma/diagnóstico; Neoplasias Cutáneas/diagnóstico; Piel/patología; Algoritmos; Análisis de Datos; Dermoscopía/métodos; Entropía; Humanos; Melanoma/patología; Redes Neurales de la Computación; Reconocimiento de Normas Patrones Automatizadas; Neoplasias Cutáneas/patología; Melanoma Cutáneo Maligno

Palabras clave

Abrupt cutoff; Contour contraction; Level set; Pigmented lesions; Skin lesion

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Piel / Neoplasias Cutáneas / Interpretación de Imagen Asistida por Computador / Melanoma Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Año: 2017 Tipo del documento: Article

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