Current attempts of melanoma detect

Current attempts of melanoma detection using Support Vector Machines (SVMs) have proven to be quite efficient; some approaches “use texture information ONLY to classify the benign and malignancy of a tumor” and still have achieved average accuracy of classification up to 70% [1]. Very recently, these decision making algorithms have been adapted for use in the mobile world as smart-phone applications. The goal of our research was to create a mobile melanoma detection application which could be used for the identification of melanoma on the skin in its earliest stages. This `app' would be run on smartphone devices with cameras which could take a picture of a particular skin abnormality. The image of the lesion would be sent from the smart-phone to a central server/computer which would use color and symmetry based analysis with a Support Vector Machine (SVM) to classify the image as benign or malignant. The results would be sent back to the user, and assist in expediting the process of determining when to seek professional services.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความพยายามในปัจจุบันของการตรวจสอบเมลาโนมาใช้สนับสนุนเครื่องแบบเวกเตอร์ (SVMs) ถูกพิสูจน์ว่ามีประสิทธิภาพมาก บางวิธี "ใช้เนื้อข้อมูลเท่านั้นในการจัดประเภทอ่อนโยน และ malignancy ของเนื้องอกเป็น" และยัง มีความแม่นยำเฉลี่ยของประเภทถึง 70% [1] มากล่า อัลกอริทึมเหล่านี้ตัดสินใจแล้วดัดแปลงใช้ในโลกมือถือเป็นโทรศัพท์สมาร์ทแอพลิเคชัน เป้าหมายของการวิจัยของเราคือการ สร้างแอพลิเคชันในการตรวจสอบเมลาโนมาเคลื่อนที่ซึ่งสามารถใช้สำหรับการระบุของเมลาโนมาในผิวในขั้นตอนแรกสุดของ 'App' นี้จะรันบนอุปกรณ์สมาร์ทโฟนมีกล้องที่สามารถถ่ายภาพของสารเฉพาะผิว ภาพของรอยโรคจะส่งจากโทรศัพท์สมาร์ทไปพัทยา/คอมพิวเตอร์เซิร์ฟเวอร์ที่จะใช้สีและสมมาตรตามวิเคราะห์ด้วยเครื่องการเวกเตอร์การสนับสนุน (SVM) ในการจัดประเภทภาพอ่อนโยน หรือร้าย ผลลัพธ์จะส่งกลับไปยังผู้ใช้ และช่วยในการเร่งรัดกระบวนการกำหนดเมื่อค้นหาการบริการระดับมืออาชีพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความพยายามในปัจจุบันของการตรวจหามะเร็งผิวหนังโดยใช้การสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ (SVMs) ได้พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพค่อนข้าง; บางวิธี "การใช้ข้อมูลพื้นผิวเดียวที่จะจัดใจดีและมะเร็งของเนื้องอก" และยังคงได้ประสบความสำเร็จความถูกต้องของการจำแนกเฉลี่ยถึง 70% [1] เมื่อเร็ว ๆ นี้การตัดสินใจเหล่านี้ทำให้อัลกอริทึมที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมกับการใช้งานในโลกมือถือกับการใช้งานสมาร์ทโทรศัพท์ เป้าหมายของการวิจัยของเราคือการสร้างโปรแกรมประยุกต์การตรวจหาเนื้องอกมือถือที่สามารถนำมาใช้เพื่อระบุตัวตนของเนื้องอกบนผิวในขั้นตอนแรกของ `นี้ app 'จะได้รับการทำงานบนอุปกรณ์มาร์ทโฟนที่มีกล้องที่สามารถถ่ายภาพของความผิดปกติของผิวหนังโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ภาพของแผลจะถูกส่งจากโทรศัพท์สมาร์ทไปยังเซิร์ฟเวอร์กลาง / คอมพิวเตอร์ซึ่งจะใช้สีและสัดส่วนการวิเคราะห์ที่ใช้กับเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน (SVM) ที่จะจัดภาพเป็นอ่อนโยนหรือมะเร็ง ผลจะถูกส่งกลับไปยังผู้ใช้และช่วยในการเร่งกระบวนการของการกำหนดเวลาที่จะแสวงหาบริการที่เป็นมืออาชีพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัจจุบันความพยายามของ Melanoma ตรวจจับโดยใช้สนับสนุนเวกเตอร์เครื่องจักร ( แบบ ) ได้พิสูจน์แล้วว่าค่อนข้างมีประสิทธิภาพ บางวิธี " ใช้เนื้อข้อมูลเพื่อจำแนกชนิดเนื้อร้ายเนื้องอก " และยังได้บรรลุความถูกต้องเฉลี่ยของการจำแนกถึง 70% [ 1 ] มากเมื่อเร็ว ๆ นี้ขั้นตอนวิธีการเหล่านี้การตัดสินใจได้ถูกดัดแปลงเพื่อใช้ในโลกมือถือเป็นโปรแกรมโทรศัพท์สมาร์ท เป้าหมายของการวิจัยของเราคือการสร้างโทรศัพท์มือถือ melanoma ตรวจจับโปรแกรมที่สามารถใช้สำหรับการ melanoma บนผิวในขั้นตอนแรกของ นี้ ` ' จะใช้ app มาร์ทโฟนอุปกรณ์ มีกล้องที่สามารถถ่ายรูปได้เฉพาะผิวปกติรูปภาพของแผลจะถูกส่งจากโทรศัพท์สมาร์ทกลางเซิร์ฟเวอร์คอมพิวเตอร์ซึ่งจะใช้สีและสมมาตรจากการวิเคราะห์ด้วยสนับสนุนเวกเตอร์เครื่องจักร ( SVM ) แยกภาพเป็นเนื้องอกหรือเนื้อร้าย ผลลัพธ์จะถูกส่งกลับไปยังผู้ใช้และช่วยในการเร่งกระบวนการของการกำหนดเวลาที่จะแสวงหาบริการระดับมืออาชีพ