Szerző dc.contributor.author | Yousefi Shamim | |
Szerző dc.contributor.author | Najjar-Ghabel Samad | |
Szerző dc.contributor.author | Danehchin Ramin | |
Szerző dc.contributor.author | Band Shahab S | |
Szerző dc.contributor.author | Hsu Chung-Chian | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2024-03-14T10:21:32Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2024-03-14T10:21:32Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2024 | |
Issn dc.identifier.issn | 2213-1248 | |
Issn dc.identifier.issn | 1319-1578 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/21423 | |
Kivonat dc.description.abstract | Machine learning contributes in improving the accuracy of melanoma detection. There are extensive studies in classic and deep learning-based approaches for melanoma detection in the literature. Still, they are not accurate or require high learning data. This paper proposes a hybrid mechanism for automated melanoma detection on dermoscopic images based on Discrete Cosine Transform features and metadata. It is composed of three steps. First, extra information/artifacts are deleted, the remaining pixels are standardized for accurate processing. Second, the reliability of the mechanism is improved by the Radon transform, extra data is removed using the Top-hat filter, and the detection rate is increased by Discrete Wavelet Transform and Discrete Cosine Transform. Then, the number of features is reduced by Locality Sensitive Discriminant Analysis. The third step divides the images into learning and test ones to create image-based models using learning data. Finally, the best model is selected based on test data and improved by a metadata-based model. Simulation results show that the decision tree provides the most practical image-based model by improving accuracy and sensitivity. Besides, the comparison results demonstrate that our model improves the F-Value to detect melanoma superior to other approaches. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | Artificial intelligence | |
Kulcsszó dc.subject | Big data | |
Kulcsszó dc.subject | Data science | |
Kulcsszó dc.subject | Dermoscopic image | |
Kulcsszó dc.subject | Discrete cosine transform features | |
Kulcsszó dc.subject | Machine learning | |
Kulcsszó dc.subject | Melanoma detection | |
Kulcsszó dc.subject | Metadata | |
Cím dc.title | Automatic Melanoma Detection using Discrete Cosine Transform Features and Metadata on Dermoscopic Images | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2024-02-26T10:11:12Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.1016/j.jksuci.2024.101944 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Műszaki tudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Műszaki tudományok/ lnformatikai tudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 34556724 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 15 | |
Terjedelem dc.format.page | 1-15 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85184901849 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | J KING SAUD UNIV COMP INF SCI | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |