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首页> 外文会议>International Conference on Graphic and Image Processing >Epidermis Area Detection for Immunofluorescence Microscopy
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Epidermis Area Detection for Immunofluorescence Microscopy

机译：免疫荧光显微镜的表皮区域检测

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We propose a novel image segmentation method for immunofluorescence microscopy images of skin tissue for the diagnosis of various skin diseases. The segmentation is based on machine learning algorithms. The feature vector is filled by three groups of features: statistical features, Laws' texture energy measures and local binary patterns. The images are preprocessed for better learning. Different machine learning algorithms have been used and the best results have been obtained with random forest algorithm. We use the proposed method to detect the epidermis region as a part of pemphigus diagnosis system.
机译：我们提出了一种新颖的皮肤组织免疫荧光显微镜图像的一种新型图像分割方法，用于诊断各种皮肤病。分段基于机器学习算法。特征向量由三组特征填充：统计功能，法律的纹理能量测量和局部二进制模式。图像是预处理的，以便更好地学习。已经使用了不同的机器学习算法，并以随机林算法获得了最佳结果。我们使用所提出的方法检测表皮区域作为Pemphigus诊断系统的一部分。

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