{pt=Sobre o Papel da Textura na Detecção Automática de Melanomas} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=O melanoma é um tipo de cancro da pele e um dos mais perigosos, podendo ser tratado quando é detectado precocemente. Uma das formas utilizadas pelos médicos para observar as lesões é através da técnica de dermoscopia, a qual permite uma amplificação da lesão a analisar até 100x. Assim, é possível a detecção de características e estruturas presentes na lesão que não são possíveis de detectar pelo olho humano. Existem vários métodos de diagnóstico médico das lesões da pele, tais como a regra ABCD e o método dos 7 pontos que utilizam essas estruturas para realizar o diagnóstico. Uma das características utilizadas no diagnóstico é a textura da lesão. Assim, a extracção automática desta característica a partir de imagens dermoscópicas e a classificação das lesões pode servir de auxílio ao diagnóstico. Esta tese propõe um método automático de classificação de lesões da pele em melanomas e não-melanomas com base na textura das lesões. São abordados dois tipos de métodos de classificação: global e local. As características utilizadas na classificação baseada em métodos globais foram características do vector do gradiente e de padrões binários locais. Na classificação com base em métodos locais foram utilizadas características do vector do gradiente e filtros direccionais. Foram utilizados diferentes classificadores: kNN, SVM e AdaBoost. Os melhores resultados obtidos foram, para os métodos globais, SE=85.7% e SP=82.8% e, para os métodos locais, SE=92.9% e SP=68.7%. Este desempenho foi conseguido usando uma base de dados de 148 imagens, fornecidas pelo Projecto ADDI e pelo Hospital Pedro Hispano., en=Melanoma is a very dangerous type of skin cancer and it can be treated when it is early detected. A way for the lesions to be medically analyzed is using dermoscopy, as it magnifies the lesion until 100x. Therefore, it becomes possible to detect features and structures in the lesions that are not possible to detect with a naked eye. There are several methods for the medical diagnosis of skin lesions, such as the ABCD rule and the 7-point checklist, which use those structures to make a diagnosis decision. One of the features that help on the diagnose is the texture of the lesion. The automatic extraction of texture features from the dermoscopic images and the automatic classification of the lesions can be a help to make the diagnosis. This thesis proposes an automatic method for the classification of the skin lesions in melanomas and non-melanomas using the texture of the lesions. In this work we use also two types of methods: global and local. The features used for the classification based on global methods were gradient features and local binary patterns. For the classification based on local methods, gradient features and directional filters were used. It was also also used different classifiers: kNN, SVM and AdaBoost. The best results obtained were, for the global methods, SE=85.7% and SP=82.8% and, for the local methods, SE=92.9% and SP=68.7%. This performance was obtained based on a database of 148 images, acquired from the ADDI Project and at Hospital Pedro Hispano.}

Discussão: novembro 15, 2012, 14:0

Orientação

AUTOR

Mariana Rita Alves Francisco (ist162854)

CO-ORIENTADOR

Teresa Maria de Gouveia Torres Feio Mendonça

Faculdade de Ciências da Universidade do Porto

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Jorge Dos Santos Salvador Marques

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado