W dniach od 2 kwietnia do 5 kwietnia 2024 r. prowadzone będą prace związane z wdrożeniem nowej wersji systemu Repozytorium UJ. Nie będzie możliwe wprowadzanie nowych informacji do repozytorium. Za utrudnienia przepraszamy.
We present a classification analysis of the pigmented skin lesion images taken in white light based on the inductive learning methods by Michalski (AQ). Those methods are developed for a computer system supporting the decision making process for early diagnosis of melanoma. Symbolic (machine) learning methods used in our study are tested on two types of features extracted from pigmented lesion images: coloristic/geometric features, and wavelet-based features. Classification performance with the wavelet features, although achieved with simple rules, is very high. Symbolic learning applied to our skin lesion data seems to outperform other classical machine learning methods, and is more comprehensive both in understanding, and in application of further improvements.
konferencja:
Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC'07; 2010-08-31; 2010-09-04; Buenos Aires; Argentyna; ; ; ;
wydział: instytut / zakład / katedra:
Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej : Zakład Technologii Informatycznych
typ:
artykuł (rozdział) w książce
podtyp:
publikacja pokonferencyjna
Pliki tej pozycji
Plik
Rozmiar
Format
Przeglądanie
Nie ma plików powiązanych z tą pozycją.
Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach