11 research outputs found

    New Zealand pest and beneficial insects

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    Supersedes New Zealand insect pests, published 1976. "a text for agricultural and horticultural students"--Jacket flap.In the eight years since the publication of New Zealand Insect Pests much new information on many pest species has become available, several significant new pests have become established and new crops with their own pest complexes are being grown. Also, with the upsurge in interest in horticulture, some pests have acquired a new status. In response to an increased interest in biological control and integrated pest management the scope of this book has been widened to include the biological control of weeds and detailed coverage of the arthropod parasites and predators of pest species. As with its predecessor, this book has been written primarily as a text for agricultural and horticultural students but should be of interest to advisers, farmers, managers, orchardists, market gardeners and keen home gardeners

    Computational Methods for Pigmented Skin Lesion Classification in Images: Review and Future Trends

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    Skin cancer is considered as one of the most common types of cancer in several countries, and its incidence rate has increased in recent years. Melanoma cases have caused an increasing number of deaths worldwide, since this type of skin cancer is the most aggressive compared to other types. Computational methods have been developed to assist dermatologists in early diagnosis of skin cancer. An overview of the main and current computational methods that have been proposed for pattern analysis and pigmented skin lesion classification is addressed in this review. In addition, a discussion about the application of such methods, as well as future trends, is also provided. Several methods for feature extraction from both macroscopic and dermoscopic images and models for feature selection are introduced and discussed. Furthermore, classification algorithms and evaluation procedures are described, and performance results for lesion classification and pattern analysis are given

    Detección automática de colores en imágenes dermatoscópicas de lesiones pigmentadas

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    En este Trabajo Fin de Grado se expone una técnica que se encarga de la detección automática de colores en imágenes dermatoscópicas de lesiones pigmentadas, basada en un algoritmo orientado a la identificación de pigmentos en este tipo de imágenes, mediante una nueva metodología fundamentada en el empleo de modelos de mezcla Gaussiana. Dicha detección de los colores presentes en las lesiones pigmentadas de imágenes dermatoscópicas es muy importante para determinar el diagnóstico de malignidad de cada una de ellas. Este algoritmo se propone en el artículo: Color identification in dermoscopy images using Gaussian mixture models, escrito por Barata, C., Figueiredo, M. A. T., Celebi, M. E., & Marques, J. S. [1]. El primer paso que lleva a cabo la técnica propuesta en este documento, es el del cálculo de 6 modelos de mezcla Gaussianas, uno para cada uno de los colores dermatoscópicos. Para este propósito, se hace uso de un conjunto de parches, que servirán para el debido entrenamiento del algoritmo. Una vez calculadas las 6 mezclas, ya se puede pasar a la detección y cuantificación de colores para las imágenes que forman parte de la base de datos. Finalmente, los resultados muestran que el método propuesto no es muy eficiente en cuanto a la asignación de colores a los píxeles que componen las lesiones pigmentadas analizadas. Esto se comprueba mediante los parámetros de Sensibilidad (Sen (detección de colores) = 69,40 % y Sen (asignación de colores a los píxeles de las lesiones) = 44,06%), VPP (VPP (detección de colores) = 77,91% y VPP (asignación de colores a los píxeles de las lesiones) = 29,84%) y Exactitud (Acc (detección de colores) = 75,66% y Acc (asignación de colores a los píxeles de las lesiones) = 90,03%).This Bachelor Tesis, shows a technique which undertakes the automatic detection of colors in dermoscopic images of pigmented skin lesions. This technique is based in an algorithm oriented to the identification of colors in this type of images, using a new methodology based on the utilization of Gaussian mixture models. That detection of the colors present in the pigmented lesions of the dermoscopic images, is very important in order to determine the malignancy diagnosis of each lesion. This algorithm is proposed in the article: Color identification in dermoscopy images using Gaussian mixture models, written by Barata, C., Figueiredo, M. A. T., Celebi, M. E., & Marques, J. S. [1]. The first step carried out by the proposed technique, is the calculation of 6 Gaussian mixture models, one for each dermoscopic color. For that purpose, a set of patches is used as a training set for the algorithm. Once the six mixtures have been calculated, it is time to carry out the detection and quantification of colors for the images that belongs to the data base. Finally, the results show that the proposed methos is not very efficient as to the pixel color label evaluation permormed for every analyzed lesion. This is proved by parameters like Sensitivity (Sen (colors detection = 69,40 % y Sen (pixel color label evaluation) = 44,06%), PVV (VPP (colors detection) = 77,91% y VPP (pixel color label evaluation) = 29,84%) y Accuracy (Acc (colors detection) = 75,66% y Acc (pixel color label evaluation) = 90,03%).Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicació

    Image analysis for diagnostic support in biomedicine: neuromuscular diseases and pigmented lesions

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    Tesis descargada desde TESEOEsta tesis presenta dos sistemas implementados mediante técnicas de procesamiento de imagen, para ayuda al diagnóstico de enfermedades neuromusculares a partir de imágenes de microscopía de fluorescencia y análisis de lesiones pigmentadas a partir de imágenes dermoscópicas. El diagnóstico de enfermedades neuromusculares se basa en la evaluación visual de las biopsias musculares por parte del patólogo especialista, lo que conlleva una carga subjetiva. El primer sistema propuesto en esta tesis analiza objetivamente las biopsias musculares y las clasifica en distrofias, atrofias neurógenas o control (sin enfermedad) a través de imágenes de microscopía de fluorescencia. Su implementación reúne los elementos propios de un sistema de ayuda al diagnóstico asistido por ordenador: segmentación, extracción de características, selección de características y clasificación. El procedimiento comienza con una segmentación precisa de las fibras musculares usando morfología matemática y una transformada Watershed. A continuación, se lleva a cabo un paso de extracción de características, en el cual reside la principal contribución del sistema, ya que no solo se extraen aquellas que los patólogos tienen en cuenta para diagnosticar sino características que se escapan de la visión humana. Estas nuevas características se extraen suponiendo que la estructura de la biopsia se comporta como un grafo, en el que los nodos se corresponden con las fibras musculares, y dos nodos están conectados si dos fibras son adyacentes. Para estudiar la efectividad que estos dos conjuntos presentan en la categorización de las biopsias, se realiza una selección de características y una clasi- ficación empleando una red neuronal Fuzzy ARTMAP. El procedimiento concluye con una estimación de la severidad de las biopsias con patrón distrófico. Esta caracterización se realiza mediante un análisis de componentes principales. Para la validación del sistema se ha empleado una base de datos compuesta por 91 imágenes de biopsias musculares, de las cuales 71 se consideran imágenes de entrenamiento y 20 imágenes de prueba. Se consigue una elevada tasa de aciertos de clasificacion y se llega a la importante conclusión de que las nuevas características estructurales que no pueden ser detectadas por inspección visual mejoran la identificación de biopsias afectadas por atrofia neurógena. La segunda parte de la tesis presenta un sistema de clasificación de lesiones pigmentadas. Primero se propone un algoritmo de segmentación de imágenes en color para ais lar la lesión de la piel circundante. Su desarrollo se centra en conseguir un algoritmo relacionado con las diferencias color percibidas por el ojo humano. Consiguiendo así, no solo un método de segmentación de lesiones pigmentadas sino un algoritmo de segmentación de propósito general. El método de segmentación propuesto se basa en un gradiente para imágenes en color integrado en una técnica de level set para detección de bordes. La elección del gradiente se derivada a partir de un análisis de tres gradientes de color implementados en el espacio de color uniforme CIE L∗a∗b∗ y basados en las ecuaciones de diferencia de color desarrolladas por la comisión internacional de iluminación (CIELAB, CIE94 y CIEDE2000). El principal objetivo de este análisis es estudiar cómo estas ecuaciones afectan en la estimación de los gradientes en términos de correlación con la percepción visual del color. Una técnica de level-set se aplica sobre estos gradientes consiguiendo así un detector de borde que permite evaluar el rendimiento de dichos gradientes. La validación se lleva a cabo sobre una base de datos compuesta por imágenes sintéticas diseñada para tal fin. Se realizaron tanto medidas cuantitativas como cualitativas. Finalmente, se concluye que el detector de bordes basado en la ecuación de diferencias de color CIE94 presenta la mayor correlación con la percepción visual del color. A partir de entonces, la tesis intenta emular el método de análisis de patrones, la técnica de diagnóstico de lesiones pigmentadas de la piel más empleada por los dermatólogos. Este método trata de identificar patrones específicos, pudiendo ser tanto globales como locales. En esta tesis se presenta una amplia revisión de los métodos algorítmicos, publicados en la literatura, que detectan automáticamente dichos patrones a partir de imágenes dermoscópicas de lesiones pigmentadas. Tras esta revisón se advierte que numerosos trabajos se centran en la detección de patrones locales, pero solo unos pocos abordan la detección de patrones globales. El siguiente paso de esta tesis, por tanto, es la propuesta de diferentes métodos de clasi- ficación de patrones globales. El objetivo es identificar tres patrones: reticular, globular y empedrado (considerado un solo patrón) y homogéneo. Los métodos propuestos se basan en un análisis de textura mediante técnicas de modelado. En primer lugar una imagen demoscópica se modela mediante campos aleatorios de Markov, los parámetros estimados de este modelo se consideran características. A su vez, se supone que la distribución de estas características a lo largo de la lesión sigue diferentes modelos: un modelo gaussiano, un modelo de mezcla de gaussianas o un modelo de bolsa de características. La clasificación se lleva a cabo mediante una recuperación de imágenes basada en diferentes métricas de distancia. Para validar los métodos se emplea un conjunto significativo de imágenes dermatológicas, concluyendo que el modelo basado en mezcla de gaussianas proporciona la mejor tasa de clasificación. Además, se incluye una evaluación adicional en la que se clasifican melanomas con patrón multicomponente obteniendo resultados prometedores. Finalmente, se presenta una discusión sobre los hallazgos y conclusiones más relevantes extraídas de esta tesis, así como las líneas futuras que se derivan de este trabajo.Premio Extraordinario de Doctorado U

    Computer Aided Diagnostic Support System for Skin cancer: Review of techniques and algorithms

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    Image-based computer aided diagnosis systems have significant potential for screening and early detection of malignant melanoma. We review the state of the art in these systems and examine current practices, problems, and prospects of image acquisition, pre-processing, segmentation, feature extraction and selection, and classification of dermoscopic images. This paper reports statistics and results from the most important implementations reported to date. We compared the performance of several classifiers specifically developed for skin lesion diagnosis and discussed the corresponding findings. Whenever available, indication of various conditions that affect the technique’s performance is reported. We suggest a framework for comparative assessment of skin cancer diagnostic models and review the results based on these models. The deficiencies in some of the existing studies are highlighted and suggestions for future research are provided

    Computer aided diagnostic support system for skin cancer: A review of techniques and algorithms

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    Image-based computer aided diagnosis systems have significant potential for screening and early detection of malignant melanoma. We review the state of the art in these systems and examine current practices, problems, and prospects of image acquisition, pre-processing, segmentation, feature extraction and selection, and classification of dermoscopic images. This paper reports statistics and results from the most important implementations reported to date. We compared the performance of several classifiers specifically developed for skin lesion diagnosis and discussed the corresponding findings. Whenever available, indication of various conditions that affect the technique's performance is reported. We suggest a framework for comparative assessment of skin cancer diagnostic models and review the results based on these models. The deficiencies in some of the existing studies are highlighted and suggestions for future research are provided. © 2013 Ammara Masood and Adel Ali Al-Jumaily

    Data fusion by using machine learning and computational intelligence techniques for medical image analysis and classification

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    Data fusion is the process of integrating information from multiple sources to produce specific, comprehensive, unified data about an entity. Data fusion is categorized as low level, feature level and decision level. This research is focused on both investigating and developing feature- and decision-level data fusion for automated image analysis and classification. The common procedure for solving these problems can be described as: 1) process image for region of interest\u27 detection, 2) extract features from the region of interest and 3) create learning model based on the feature data. Image processing techniques were performed using edge detection, a histogram threshold and a color drop algorithm to determine the region of interest. The extracted features were low-level features, including textual, color and symmetrical features. For image analysis and classification, feature- and decision-level data fusion techniques are investigated for model learning using and integrating computational intelligence and machine learning techniques. These techniques include artificial neural networks, evolutionary algorithms, particle swarm optimization, decision tree, clustering algorithms, fuzzy logic inference, and voting algorithms. This work presents both the investigation and development of data fusion techniques for the application areas of dermoscopy skin lesion discrimination, content-based image retrieval, and graphic image type classification --Abstract, page v

    Automatic Detection of Critical Dermoscopy Features for Malignant Melanoma Diagnosis

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    Improved methods for computer-aided analysis of identifying features of skin lesions from digital images of the lesions are provided. Improved preprocessing of the image that 1) eliminates artifacts that occlude or distort skin lesion features and 2) identifies groups of pixels within the skin lesion that represent features and/or facilitate the quantification of features are provided including improved digital hair removal algorithms. Improved methods for analyzing lesion features are also provided

    Blotch detection in pigmented skin lesions using fuzzy co-clustering and texture segmentation

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    The `fuzzy co-clustering algorithm for images (FCCI)' technique has been successfully applied to colour segmentation of medical images. The goal of this work is to extend this technique by the inclusion of texture features as a clustering parameter for detecting blotches in skin lesions based on colour information. The objective function is optimized using the bacterial foraging algorithm which gives image specific values to the parameters involved in the algorithm. Experiments show the efficacy of the proposed method in extracting malignant blotches from different types of pigmented skin lesion images
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