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
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
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