Digital hair segmentation using hybrid convolutional and recurrent neural networks architecture

Mohamed Attia; Mohammed Hossny; Hailing Zhou; Saeid Nahavi; Hamed Asadi; Anousha Yazdabadi

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Digital hair segmentation using hybrid convolutional and recurrent neural networks architecture

机译：使用混合卷积和经常性神经网络架构的数字头发细分

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Background and Objective: Skin melanoma is one of the major health problems in many countries. Dermatologists usually diagnose melanoma by visual inspection of moles. Digital hair removal can provide a non-invasive way to remove hair and hair-like regions as a pre-processing step for skin lesion images. Hair removal has two main steps: hair segmentation and hair gaps inpainting. However, hair segmentation is a challenging task which requires manual tuning of thresholding parameters. Hard-coded threshold leads to over-segmentation (false positives) which in return changes the textural integrity of lesions and or under-segmentation (false negatives) which leaves hair traces and artefacts which affect subsequent diagnosis. Additionally, dermal hair exhibits different characteristics: thin; overlapping; faded; occluded and overlaid on textured lesions.

机译：背景和目的：皮肤黑素瘤是许多国家的主要健康问题之一。皮肤科医生通常通过对摩尔进行目视检查来诊断黑素瘤。数字脱毛可以提供一种非侵入性方式，以作为皮肤病变图像的预处理步骤去除头发和毛发状区域。脱毛有两个主要步骤：毛发细分和发隙透气。但是，毛发分割是一个具有挑战性的任务，需要手动调整阈值参数。硬编码阈值导致过分分割（假阳性），其返回变化了病变和或下分割（假阴性）的纹理完整性，其留下了影响后续诊断的头发痕迹和人工制品。此外，皮肤头发表现出不同的特点：薄; 重叠; 褪色; 封闭并覆盖纹理的病变。

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来源
《Computer Methods and Programs in Biomedicine: An International Journal Devoted to the Development, Implementation and Exchange of Computing Methodology and Software Systems in Biomedical Research and Medical Practice》 |2019年第2019期|共14页
作者
Mohamed Attia; Mohammed Hossny; Hailing Zhou; Saeid Nahavi; Hamed Asadi; Anousha Yazdabadi;
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作者单位

Institute for Intelligent Systems Research and Innovation Deakin University Australia;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
Dermatology; Hair detection; Hair segmentation; Deep learning;

机译：皮肤科;毛发检测;头发细分;深度学习;

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