مصنف متتالي لتشخيص الورم الميلانيني في الصور السريرية

يمكن للتشخيص بمساعدة الحاسوب للصور الطبية أن يساعد الأطباء في تحسين الكشف والتشخيص المبكر للعديد من الأعراض، وبالتالي تقليل معدل الوفيات. ومن شأن إنجاز جهاز محمول فعال للتشخيص شبه التلقائي للورم الميلانيني أن يعزز بشكل كبير من إمكانية تطبيق مخطط تصنيف الصور الطبية ويجعله مفيداً في السياقات السريرية. في هذه الورقة البحثية، تم اعتماد منهجية تفاعلية للتعرف على الأجسام لتجزئة حدود صور الآفات الجلدية السريرية. بالإضافة إلى ذلك، تمت مقارنة أداء خمسة مصنفات هي KNN وNaïve Bayes وmulti-layer perceptron وrandom forest وSVM بناءً على خصائص اللون والملمس للتمييز بين الورم الميلانيني والوحمة الحميدة. وتُظهر النتائج أنه يمكن تحقيق حساسية بنسبة 82.6% ونوعية بنسبة 83% باستخدام مصنف SVM فردي. ومع ذلك، تم تحقيق أداء تصنيف أفضل باستخدام المصنف المتتالي المقترح بحساسية بلغت 83.06% ونوعية بلغت 90.05% عند إجراء التحقق المتبادل لعشرة أضعاف (ten-fold cross validation).