• 전기전자학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.332-338
• /
• 2010

영상 처리를 통한 특징 추출은 영상 검색, 객체 인식, 영상 인덱싱을 포함하는 다양한 분야에서 전처리 과정으로 사용되어 왔다. 특히, 영상 질감 분석에서는 질감 특성 추출을 더 용이하게 하기 위해 질감의 대비를 증가시키는 방법을 사용한다. 생체 현미경 영상에서 두드러진 질감중의 하나는 주름이며 주름의 특징은 노화 관련 응용에 유용한 정보를 다양하게 제공한다. 본 논문에서는 피부 영상에서 나이 관련 특징을 추출하는 기존 방법을 개선하여 피부 나이 측정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.69-77
• /
• 2018

The malignant melanoma accounts for about 1 to 3% of the total malignant tumor in the West, especially in the US, it is a disease that causes more than 9,000 deaths each year. Generally, skin lesions are difficult to detect the features through photography. In this paper, we propose a computer-aided diagnosis algorithm based on deep learning for classification of malignant melanoma and benign skin tumor in RGB channel skin images. The proposed deep learning model configures the tumor lesion segmentation model and a classification model of malignant melanoma. First, U-Net was used to segment a skin lesion area in the dermoscopic image. We could implement algorithms to classify malignant melanoma and benign tumor using skin lesion image and results of expert's labeling in ResNet. The U-Net model obtained a dice similarity coefficient of 83.45% compared with results of expert's labeling. The classification accuracy of malignant melanoma obtained the 83.06%. As the result, it is expected that the proposed artificial intelligence algorithm will utilize as a computer-aided diagnosis algorithm and help to detect malignant melanoma at an early stage.