Automatic Melanoma Skin Cancer Detection System

Abstract

Abstract

In recent years there has been a growing interest in improving all aspects of interaction between human and Computers particularly in the area in a diagnosis. In this research the melanoma detection system is designed by artificial neural networks, has been used neural networks with five layer for Feed Forward Back propagation Neural Network and two Algorithms for feature extraction used haralick features and normalization features. The training and testing programs was written and has been implemented in matlab (R2013a) software. The comparison of algorithms for feature extraction, its found that the Feed Forward Back propagation Neural Network with haralick was the best Technique for the diagnose melanoma. Finally the results obtained are acceptable and satisfies the system requirements.

المستخلص في السنوات الاخيرة كان هنالك اهتمام متزايد في تحسين جوانب التفاعل بين اجهزة الكمبيوتر والانسان وخاصة في مجال التشخيص, في هذا البحث صمم نظام لتشخيص الميلانوما بواسطة الشبكات العصبية وقد استخدمت الشبكة العصبية خماسية الطبقات ذات التغذية الامامية وإنتشار مرتد للخطأ. وتم استخلاص الصفات بإستخدام خوارزميتي هارلك و(normalization).تمت كتابة برامج التدريب والاختبار وتم تنفيذها في برنامج ماتلاب ( (R2013a) software). المقارنة بين خوارزميتي إستخلاص الصفات أوجدت أن خوارزمية هارلك مع الشبكة ذات التغذية الأمامية وإنتشار مرتد للخطأ هي أفضل طريقة لتشخيص الميلانوما وقد ظهر من النتائج أن الشكبات العصبية المستحدمة أعطت نتائج مناسبة لتلبية مطلوبات النظام.