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Dissertação

{pt=Detection of Pigment Network in Dermoscopy Images} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=O melanoma é uma das formas de cancro mais letais. Contudo, um diagnóstico precoce aumenta consideravelmente as hipóteses de sobrevivência. Os dermatologistas utilizam diferentes procedimentos para observar e diagnosticar uma lesão cutânea. A dermoscopia é um desses métodos e permite a ampliação de uma lesão até 100x, possibilitando a observação de estruturas que são indetectáveis a olho nu. Uma das estruturas que se torna visível é a rede pigmentada, que é utilizada em vários métodos médicos (regra ABCD e 7-point checklist) para classificar lesões e diagnosticar melanomas. A detecção e extracçãoo automáticas desta estrutura em imagens dermoscópicas pode ajudar os dermatologistas. Todavia, os sistemas automáticos que classificam lesões cutâneas ignoram esta estrutura. Na literatura são poucos os trabalhos que dizem respeito à detecção automática de rede pigmentada e a maior parte deles foca-se apenas na detecção de rede, sem proceder à sua extracção, que pode ser importante para os dermatologistas. Esta tese propõe um novo método para detecção e extracção de rede pigmentada, utilizando duas das suas propriedades: cor e geometria. O algoritmo automático utiliza filtros direccionais e uma análise de componentes conexas para detecter a rede pigmentada. Um algoritmo que classifica lesões relativamente à presença de rede pigmentada também foi desenvolvido. Este algoritmo apresenta uma SE = 78% e uma SP=77% numa base de dados de 57 imagens, obtidas no serviço de dermoscopia do Hospital Pedro Hispano., en=Melanoma is one of the deadliest forms of cancer. However, an early diagnosis significantly improves the probability of survival. Several medical procedures have been proposed to examine and diagnose skin lesions. Dermoscopy is an inpection method used by dermatologists, which magnifies the size of a lesion up to 100x, allowing a better visualization of several dermoscopic structures that are invisible to the naked eye. One of the dermoscopic features that becomes visible is Pigment Network, which is used in several medical procedures (ABCD rule, 7-point checklist) not only to classify skin lesions but also to diagnose a melanoma. The automatic detection of pigment network and the extraction of its shape can help dermatologists performing a diagnosis. Despite its importance, pigment network is not used in automatic systems which try to classify skin lesions. A few works which address the detection of this structure can be found in literature. However, most of them rely only on detecting its presence, without extracting its skeleton, which is important for dermatologists. This thesis proposes a new method for detecting and extracting pigment network in dermoscopy images based on its color and geometry. The detection and extraction of pigment network will be accomplished by using a bank of directional filters and a connected component analysis. A methodology for classifying lesions regarding the presence of pigment network was also developed. The algorithm for network detection achieves a Sensitivity of 78% and a Specificity of 77% in a database of 57 clinical images.}
Keywords: {pt=Classificação de lesões cutâneas, Dermoscopia, Melanoma, Detecção de rede pigmentada, Filtros direccionais, Análise de componentes conexas, Extracção de features., en=Skin lesion classification, Dermoscopy, Melanoma, Pigment Network detection, Directional Filters, Connected Component Analysis, Features Extraction}

Discussão: novembro 11, 2011, 11:0