51、皮肤癌检测与泰卢固语文本摘要提取的智能算法研究

皮肤癌检测与泰卢固语文本摘要提取的智能算法研究

1. 皮肤癌检测的人工智能框架

1.1 检测方法概述

提出了一种基于PNN深度学习的方法，用于皮肤癌检测和MRI图像分类。该方法的主要步骤包括预处理、感兴趣区域（ROI）提取、特征提取和分类。

1.2 具体步骤

• 预处理 ：使用高斯滤波器去除图像中的噪声和伪影。
• ROI提取 ：采用k - means分割方法提取癌细胞。
• 特征提取 ：分别使用GLCM和DWT方法从分割后的图像中提取统计、颜色和纹理特征。
• 分类 ：使用PNN对癌症类型进行分类和识别。

1.3 方法优势

与传统的SVM方法相比，PNN在皮肤癌检测和分类方面表现更优。

1.4 流程展示

graph LR
    A[原始MRI图像] --> B[高斯滤波预处理]
    B --> C[k - means分割ROI]
    C --> D[GLCM和DWT特征提取]
    D --> E[PNN分类]
    E --> F[癌症类型识别]

2. 泰卢固语文本摘要提取的PSO算法

2.1 背景与动机

由于手动理解多份数据耗时且成本高，