Fuzzy logic color detection: Blue areas in melanoma dermoscopy images.
Fuzzy logic color detection: Blue areas in melanoma dermoscopy images.
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DOI：
10.1016/j.compmedimag.2014.03.007
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发表时间：
2014-07
影响因子：
5.7
通讯作者：
Stoecker, William V.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lingala, Mounika;Stanley, R. Joe;Rader, Ryan K.;Hagerty, Jason;Rabinovitz, Harold S.;Oliviero, Margaret;Choudhry, Iqra;Stoecker, William V.
使用模糊逻辑图像分析技术分析皮肤镜图像中的三种蓝色（淡紫色、浅蓝色和深蓝色），用于黑色素瘤检测。逻辑回归模型对866张图像的黑色素瘤鉴别准确率高达82.7%。使用支持向量机（SVM）分类器，单个阴影的准确率较低（79.9-80.1%），而多个阴影的准确率高达81.4%。所有模糊的蓝色逻辑alpha切割得分都高于清晰的情况。应用于多种蓝色色调的模糊逻辑技术可以帮助黑色素瘤的检测。这些基于向量的模糊逻辑技术可以扩展到其他涉及多颜色或色度的图像分析问题。
Fuzzy logic image analysis techniques were used to analyze three shades of blue (lavender blue, light blue, and dark blue) in dermoscopic images for melanoma detection. A logistic regression model provided up to 82.7% accuracy for melanoma discrimination for 866 images. With a support vector machines (SVM) classifier, lower accuracy was obtained for individual shades (79.9–80.1%) compared with up to 81.4% accuracy with multiple shades. All fuzzy blue logic alpha cuts scored higher than the crisp case. Fuzzy logic techniques applied to multiple shades of blue can assist in melanoma detection. These vector-based fuzzy logic techniques can be extended to other image analysis problems involving multiple colors or color shades.
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影响因子：
5.7
作者：
Stoecker, William V.;Wronkiewiecz, Mark;Chowdhury, Raeed;Stanley, R. Joe;Xu, Jin;Bangert, Austin;Shrestha, Bijaya;Calcara, David A.;Rabinovitz, Harold S.;Oliviero, Margaret;Ahmed, Fatimah;Perry, Lindall A.;Drugge, Rhett
通讯作者：
Drugge, Rhett
影响因子：
5.7
作者：
Dalal, Ankur;Moss, Randy H.;Stanley, R. Joe;Stoecker, William V.;Gupta, Kapil;Calcara, David A.;Xu, Jin;Shrestha, Bijaya;Drugge, Rhett;Malters, Joseph M.;Perry, Lindall A.
通讯作者：
Perry, Lindall A.
影响因子：
2.2
作者：
Erkol, B;Moss, RH;Hvatum, E
通讯作者：
Hvatum, E
影响因子：
45.3
作者：
Argenziano, G;Puig, S;Malvehy, J
通讯作者：
Malvehy, J
影响因子：
13.8
作者：
Carli, P;de Giorgi, V;Giannotti, B
通讯作者：
Giannotti, B