Dissertação

{pt_PT=Deteção de Estruturas Dermatoscópicas: Métodos Supervisionados e Fracamente Supervisionados} {} EVALUATED

{pt=O melanoma é o tipo de cancro da pele mais mortífero ao seu elevado potencial de metastização. Contudo, quando detetado precocemente apresenta uma elevada taxa de cura. A dermatoscopia é uma técnica de aquisição de imagem que permite observar com grande detalhe lesões cutâneas, possibilitando a observação de estruturas que não são visíveis a olho nu. Estas estruturas são, posteriormente, utilizadas em vários métodos de diagnóstico (ex: regra ABCD e a lista de 7 pontos). O recente desenvolvimento de bases de dados numerosas de imagens dermatoscópicas e com anotações médicas detalhadas relançou o desenvolvimento de sistemas automáticos de diagnóstico de lesões cutâneas com base em critérios clínicos. Estes sistemas, além de apresentarem o diagnóstico da lesão, devolvem uma justificação médica para o mesmo, utilizando as estruturas dermatoscópicas detetadas. Assim, nesta tese são apresentados três métodos para detetar automaticamente quatro estruturas dermatoscópicas (Rede Pigmentar, Quistos de Milia, Rede Pigmentar Negativa e Estrias), utilizando a base de dados ISIC2017: dois métodos supervisionados, desenvolvidos com base em anotações locais (SVM e ANN); e um método fracamente supervisionado que utiliza apenas anotações globais da imagem (Corr-LDA). As estruturas detetadas podem ser, posteriormente, utilizadas para diagnosticar lesões. Os resultados obtidos sugerem que os métodos supervisionados apresentam resultados promissores, mesmo na deteção de estruturas mais raras. Utilizando o método fracamente supervisionado os resultados obtidos para a rede pigmentar são muito semelhantes aos obtidos pelos métodos supervisionados, o que realça o elevado potencial do Corr-LDA. No entanto, este algoritmo não foi capaz de detetar as restantes estruturas. , en=Melanoma is the deadliest type of skin cancer, due to its high potential to metastasize. However, when is detected at an early stage it has a high cure rate. Dermoscopy is an image acquisition technique to observe skin lesions, allowing the observation of dermoscopic structures that are invisible to the naked eye. These structures are then used in several diagnostic procedures (e.g.: ABCD rule and 7-point List). The recent development and public availability of numerous databases of detailed dermatoscopic images and medical annotations have relaunched the development of automated diagnostic systems for skin lesions based on clinical criteria. These systems present a diagnosis of the lesion and return a medical justification, which can be understood by the specialists, using the dermatoscopic structures detected. In this thesis there are presented three different methods to automatic detect and locate four dermatoscopic structures (Pigment Network, Milia-like cysts, Negative Pigment Network and Streaks) using the ISIC2017 database: two supervised methods, developed based on local medical annotations (SVM and ANN); and a weakly supervised method that uses only global image annotations (Corr-LDA). The structures found can later be used to diagnose lesions and in melanoma detection. The results obtained suggest that the supervised methods present promising results, even in the detection of rare structures. Using the weakly supervised method, the results obtained for pigment network are as good as the ones obtained with supervised methods, which emphasize the high potential of the Corr-LDA. But the algorithm was not able to detect the remaining structures. }
{pt=Dermoscopia, Melanoma, Estruturas dermatoscópicas, Métodos supervisionados, Métodos fracamente supervisionados, Corr-LDA, en=Dermosocpy, Melanoma, Dermoscopic Structures, Supervised Annotation Methods, Weakly Supervised Annotation Methods, Corr-LDA}

Novembro 26, 2018, 15:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Jorge Dos Santos Salvador Marques

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado

ORIENTADOR

Ana Catarina Fidalgo Barata

Instituto de Sistemas e Robótica

Doutora