Minimum spanning tree algorithm for skin cancer image object detection

Other Title(s)

كشف الكائن في صورة سرطان الجلد باستخدام الحد الأدنى من خوارزمية الشجرة الممتدة

Author

Shaban, Hind Rustum Muhammad

Source

Journal of the College of Education for Women

Issue

Vol. 25, Issue 2 (30 Jun. 2014), pp.502-510, 9 p.

Publisher

University of Baghdad College of Education for Women

Publication Date

2014-06-30

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

9

Main Subjects

Medicine

Topics

Abstract AR

تقترح هذه الورقة طريقة جديدة لكشف حدود الكائن في صورة سرطان الجلد, الحد الأدنى من خوارزمية الشجرة الممتدة (MST) حيث يبنى واصف كشف الكائن على هيكل من الحد الأدنى للشجرة الممتدة من خلال مجموعة التدريب المستهدفة من صور سرطان الجلد فقط تعتمد عملية الكشف على الكائن في صور سرطان على الاختبار من خلال الحصول على مسافات الأقرب إلى حافة تلك الشجرة.

بينت التجارب أن شجرة الامتداد الحد الأدنى (MST) تؤدي بشكل جيد لا سيما في حالة ضبابية الصورة في صور سرطان الجلد التي تحتوي على ضوضاء عالي.

تم تنفيذ الطريقة المقترحة لكشف كائن صورة سرطان الجلد و اختبارها على مختلف الصور سرطان الجلد.

حصلنا على نتائج جيدة جداً, و أظهرت التجربة أن الطريقة المقترحة يمكننا من خلالها الحصول على نتائج جيدة للغاية و لكنه يتطلب المزيد من التجارب على أنواع مختلفة من صور سرطان الجلد.

Abstract EN

This paper proposes a new method Object Detection in Skin Cancer Image, the minimum spanning tree Detection descriptor (MST).

This Object Detection descriptor builds on the structure of the minimum spanning tree constructed on the target training set of Skin Cancer Images only.

The Skin Cancer Image Detection of test objects relies on their distances to the closest edge of that tree.

Our experiments show that the Minimum Spanning Tree (MST) performs especially well in case of Fogginess image problems and in high Noise spaces for Skin Cancer Image.

The proposed method of Object Detection Skin Cancer Image was implemented and tested on different Skin Cancer Images.

We obtained very good results.

The experiment showed that the proposed method obtained very good results but it requires more testing on different types of Skin Cancer Images.

American Psychological Association (APA)

Shaban, Hind Rustum Muhammad. 2014. Minimum spanning tree algorithm for skin cancer image object detection. Journal of the College of Education for Women،Vol. 25, no. 2, pp.502-510.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-388825

Modern Language Association (MLA)

Shaban, Hind Rustum Muhammad. Minimum spanning tree algorithm for skin cancer image object detection. Journal of the College of Education for Women Vol. 25, no. 2 (2014), pp.502-510.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-388825

American Medical Association (AMA)

Shaban, Hind Rustum Muhammad. Minimum spanning tree algorithm for skin cancer image object detection. Journal of the College of Education for Women. 2014. Vol. 25, no. 2, pp.502-510.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-388825

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references : p. 510

Record ID

BIM-388825