Dissertação

Distinguish Melanoma from Benign Melanocytic and Non-Melanocytic Lesions EVALUATED

O melanoma é um tipo de cancro muito agressivo. O diagnóstico precoce desta lesão é crucial para evitar a sua metastização e aumentar a taxa de sobrevivência associada a este tipo de cancro. No entanto, é ainda difícil a distinção entre melanoma e outros tipos de lesões, principalmente as não melanocíticas. A dermatoscopia é um procedimento utilizado pelos médicos para o diagnóstico do cancro da pele, sendo possível ampliar o tamanho das lesões até 100x, aumentando a precisão na examinação das mesmas. Existem vários procedimentos médicos usados para diferenciar as lesões e auxiliar no diagnóstico do melanoma (e.g. regra ABCD). De modo a auxiliar os médicos numa melhor deteção de melanomas, foram desenvolvidos vários sistemas de diagnóstico assistidos por computador. Contudo, a maioria destes sistemas não consegue fazer uma distinção entre lesões melanocíticas e não melanocíticas. Este é um problema pouco abordado na literatura, pelo que ainda existem muitas questões e desafios. Esta tese propõe uma rede neural profunda para discriminar automaticamente o melanoma de lesões melanocíticas (nevos benignos) e não melanocíticas (queratoses seborreicas). Para atingir este objetivo e melhorar o desempenho do modelo desenvolvido, foram estudadas várias técnicas de regularização. O modelo com melhor desempenho, obteve uma BACC=59,9% para o conjunto de validação e BACC=53,1% para o de teste. Os dois melhores modelos a detectar corretamente melanomas, atingiram ambos uma SE=56,7% para o conjunto de validação e SE=32,5% e SE=49,6% para o de teste. O conjunto de dados utilizado foi obtido da base de dados do ISIC Challenge 2017.
Diagnóstico de Lesões Cutâneas, Dermoscopia, Melanoma, Lesões Não Melanocíticas, Redes Neuronais Profundas, Técnicas de Regularização.

Novembro 28, 2019, 9:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Ana Catarina Fidalgo Barata

DEEC/IST

Professor Auxiliar Convidado

ORIENTADOR

Jorge Dos Santos Salvador Marques

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Catedrático