5、医疗与家居科技前沿：黑色素瘤检测与智能家居节能

医疗与家居科技前沿：黑色素瘤检测与智能家居节能

一、移动图像分析检测黑色素瘤

（一）引言

黑色素瘤是一种源自色素细胞表皮的癌症，属于皮肤癌的一种。皮肤癌主要分为恶性黑色素瘤、上皮细胞癌和基底细胞癌，其中恶性黑色素瘤最为危险。图像分析技术在过去五六十年中得到了广泛应用，如卫星、飞机和日常拍摄的照片都可通过图像处理技术进行增强。图像信号分为数字和模拟两种，在图像采集过程中，数据会以文件形式存储，这些文件可通过摄影软件还原为原始图像。图像可分为灰度图像和彩色图像，灰度图像每个像素用一个数字表示灰度值，通常有 256 种灰度，每个像素占用 8 位内存；彩色图像每个像素用三个数字（R、G、B）表示颜色，每个像素占用 24 位内存。二进制图像每个像素用 1 位表示，只能是黑色或白色，其应用受限。本研究的主要目标是使用快速 K - 均值分割方法检测皮肤中的黑色素瘤。

（二）相关工作

在自动化黑色素瘤识别中，通过分析 ELM 捕获的监测图像可提高皮肤癌的识别率。皮肤损伤可通过各种分割算法确定，还可计算其形态、辐射特性以及局部和全局参数来描述损伤状态。利用智能手机拍摄的图像进行早期黑色素瘤诊断，可开发出完全在手机上运行的检测系统。通过两种分割过程和融合检测，可定位皮肤损伤。此外，还引入了新的属性来捕捉颜色变化和边界不规则性，这些属性对智能手机拍摄的图像很有用。

（三）提出的系统

提出的分割模型设计完成后，通过弹性神经网络进行分类，以提高分类质量。具体流程如下：
1. 预处理 ：上传彩色图像作为输入，将其转换为灰度图像。转换后，图像的暗区变亮，亮区变暗。
2.