Detection melanoma cancer using ABCD rule based on mobile device

机译：使用基于移动设备的ABCD规则检测黑色素瘤癌症

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Melanoma is skin cancer that attacks a pigment human cell who raise melanin cell and causing death if unknown early. According to from Abramson Cancer Center, There are 76.690 new cases melanoma in the United States on 2013. Dermoscopy is one of a current use, but need a special expertise to detect a cancer melanoma. This research proposes a new approach to detecting melanoma using ABCD rule which is Including in the methods of dermoscopy and using STOLZ Algorithm to given weight in detection. The detection is conducted on the image which was taken with mobile device camera and testing process is performed on mobile. The technique used to preprocessing is using OpenCV to take extraction for sampling suspect skin melanoma. The result from this application showing output in form TDS score and classification result which is appropriate from input picture. The result of this application shown value TDS and classification hypothesis suspected melanoma or normal mole from cameras smartphone used.

机译：黑色素瘤是一种皮肤癌，会攻击色素人类细胞，该细胞会升高黑色素细胞，并在早期未知的情况下导致死亡。根据艾布拉姆森癌症中心（Abrammson Cancer Center）的数据，2013年美国有76.690例新发黑色素瘤。皮肤镜检查是目前的一种使用方法，但需要特殊的专业知识才能检测出癌症黑色素瘤。本研究提出了一种新的利用ABCD规则检测黑色素瘤的方法，该方法包括在皮肤镜检查方法中，并使用STOLZ算法赋予检测重量。对使用移动设备相机拍摄的图像进行检测，并在移动设备上执行测试过程。用于预处理的技术是使用OpenCV进行提取以对可疑皮肤黑色素瘤进行采样。该应用程序的结果以TDS分数形式显示输出，并且分类结果适合于输入图片。该应用程序的结果显示了值TDS和分类假设，怀疑是所用相机智能手机中的黑色素瘤或正常痣。

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来源
《2017 International Electronics Symposium on Knowledge Creation and Intelligent Computing》|2017年|127-131|共5页
会议地点 Surabaya(ID)
作者
Hardian Robby Firmansyah; Entin Martiana Kusumaningtyas; Fadilah Fahrul Hardiansyah;
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作者单位

Department of Informatics and Computer Engineering, Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya, EEPIS, Surabaya, Indonesia;

Department of Informatics and Computer Engineering, Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya, EEPIS, Surabaya, Indonesia;

Department of Informatics and Computer Engineering, Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya, EEPIS, Surabaya, Indonesia;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Malignant tumors; Lesions; Image color analysis; Skin; Agriculture; Cancer; Image edge detection;

机译：恶性肿瘤;病变;图像颜色分析;皮肤;农业;癌症;图像边缘检测;;

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外文文献
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