論文の概要: Frequency and Spatial domain based Saliency for Pigmented Skin Lesion Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04022v1
• Date: Thu, 8 Oct 2020 14:38:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 13:02:20.542181
• Title: Frequency and Spatial domain based Saliency for Pigmented Skin Lesion Segmentation
• Title（参考訳）: 色素性皮膚病変分画の頻度と空間領域に基づく塩分率
• Authors: Zanobya N. Khan
• Abstract要約: そこで本研究では, 周波数領域と空間領域から得られた簡易かつ効果的な唾液濃度に基づく顔料皮膚病変の検出手法を提案する。 2つのカラーモデルがこれらの地図の構築に利用されている。 実験結果から,提案手法は最先端手法と比較して,より優れたセグメンテーション結果を生成することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Skin lesion segmentation can be rather a challenging task owing to the presence of artifacts, low contrast between lesion and boundary, color variegation, fuzzy skin lesion borders and heterogeneous background in dermoscopy images. In this paper, we propose a simple yet effective saliency-based approach derived in the frequency and spatial domain to detect pigmented skin lesion. Two color models are utilized for the construction of these maps. We suggest a different metric for each color model to design map in the spatial domain via color features. The map in the frequency domain is generated from aggregated images. We adopt a separate fusion scheme to combine salient features in their respective domains. Finally, two-phase saliency integration scheme is devised to combine these maps using pixelwise multiplication. Performance of the proposed method is assessed on PH2 and ISIC 2016 datasets. The outcome of the experiments suggests that the proposed scheme generate better segmentation result as compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 皮膚病変のセグメンテーションは、人工物の存在、病変と境界とのコントラストの低さ、色変化、ファジィ皮膚病変の境界、皮膚内視鏡画像における異種背景などにより、かなり困難な課題となることがある。 本稿では,周波数領域と空間領域から導出した簡易かつ効果的な唾液濃度に基づく顔料皮膚病変検出手法を提案する。 2つのカラーモデルがこれらの地図の構築に利用されている。 色特徴を通して空間領域の地図を設計するために,色モデルごとに異なるメトリクスを提案する。 集約された画像から周波数領域内の地図を生成する。 我々は,それぞれの領域に有望な特徴を結合するために,別々の融合スキームを採用する。 最後に、これらのマップをピクセルワイド乗算を用いて組み合わせるために、2相サリエンシ統合スキームを考案した。 提案手法の性能をPH2およびISIC 2016データセットで評価した。 実験の結果,提案手法は最先端手法と比較して,より優れたセグメンテーション結果をもたらすことが示された。

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