21、医学与网络领域的技术探索：皮肤癌特征提取、在线投票推荐及竞品挖掘

医学与网络领域的技术探索：皮肤癌特征提取、在线投票推荐及竞品挖掘

皮肤癌特征提取

在皮肤癌的研究中，早期检测至关重要，它对于医疗行业和患者来说都是关键因素。一种基于 LRCS 参数的特征提取方法被用于识别皮肤癌的相关属性。

特征提取方法

通过一系列操作来进行特征提取，例如：
- 找出皮肤癌区域的不对称性（如图 3a、b 所示）。
- 应用掩码分割，计算区域密度（如图 3c 所示）。
- 确定颜色密度和位置中心（如图 3d 所示）。

数据集结果

从约 2500 张图像中提取皮肤癌受影响区域的颜色密度等信息，形成数据集。这些数据集证明了 LRCS 参数的有效性，方便对癌症进行分类，确定癌症的准确性质、有效区域、严重程度和深度。

特征数据展示

以下是部分数据集提取的皮肤癌图像特征：
| Area | Perimeter | Maxdia | Mindia | h_asym | v_asym | Maxr | Maxg | maxb | Minr | Ming | Minb | h | S | v |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 210,136 | 881.74 | 600 | 450 | 0.367 | 0.562 | 255 | 255 | 255 | 0 | 2 | 25 | 14 | 140 | 90 |
| 188,162 | 48.63 | 600 | 450 | 0.079 | 0.079 | 254 | 241 |