Motivation
常見的皮膚癌中惡性黑色素瘤發生率最低但惡性最高，雖然東方人發生率不高，但難以治療，且在晚期非常容易轉移到其他器官而致命。目前醫學上早期發現並以手術切除是最佳方法，因此早期診斷在治療惡性黑色素瘤上佔有重要地位。
根據惡性黑色素瘤常見的特性，有一個簡單的檢測方式，稱為 ABCDE。
Asymmetry 不對稱：惡性痣形狀會較不對稱。
Border 邊緣：惡性痣的邊緣往往會不規則或不圓滑。
Color 顏色 ：惡性痣顏色分布會較不均勻。
Diameter 大小：太大的痣惡化的機率較高，大於 0.6公分就須注意。
Elevation 隆起：快速長大或快速隆起的痣須注意。
圖一的痣明顯隆起，圖二的痣不對稱、邊緣不規則且顏色分布不均
Methodology
一般良性黑痣目前雖然不認為會因外來刺激而轉變為惡性，但先天的大型痣惡化的可能性較高，所以需要定期追蹤觀察痣的變化。惡性黑色素瘤在第二期時會往深層擴散，所以計算出不同波段的輪廓大小，如果在較深層的地方面積較大，代表癌細胞有可能往深層擴散了。
惡性黑色素瘤在黃種人身上好發部位為四肢末端，因此我們建構出一套系統，以光譜儀拍攝四肢末端的痣並分析其形狀及大小。
分析方法
利用 Spectral Angle Mapper (SAM) 計算目標組織光譜與正常組織光譜在 n 維空間的夾角，若夾角越大則差異越大，依此來判斷目標組織有無病變的狀況。
利用 Virtual Dimensionality (VD) 計算目標組織影像中所含的物質種類數目，在長期的追蹤下，如果 VD 的結果有增加便可認為該部位產生了變化。
光譜儀可以拍攝較深層的組織來檢查黑色素是否往深層組織擴散，擷取黑痣邊緣的方法如下。
擷取 ROI (Region of Interest) 並對齊
Median filter 去除雜訊並防止邊緣模糊
Histogram equalization 來增強影像對比，並根據灰階分布圖設定 threshold，將背景跟 ROI 分離
使用 snake algorithm 偵測邊緣，snake 是將平面曲線參數化，並以能量函數最小化為基礎做輪廓演化，它的形狀藉由內力或內部能量和外力或外部能量來改變，藉由能量的最小化將這些能量沿著輪廓積分，能量最小的地方即是欲追蹤的邊緣區域，如下圖。
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