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Dissertação

{pt= Sistema Automático para Diagnóstico de Lesões Cutâneas Baseado em Imagens Dermoscópicas} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Com este trabalho pretendeu-se desenvolver um protótipo capaz de segmentar lesões cutâneas em imagens dermoscópicas e classificá-las com base em características visuais, em particular detectar melanomas e separá-los das restantes lesões. Tomou-se como ponto de partida a regra ABCD, a qual se baseia na utilização de 4 características visuais, e para as quais se desenvolveram algoritmos de detecção e quantificação. Este trabalho está dividido em três etapas distintas: 1) Segmentação: implementação de um algoritmo de segmentação de imagens dermoscópicas com vista à determinação da fronteira da lesão, com base na análise dos picos e vales do histograma da imagem. 2) Características: definição das características a utilizar (assimetria, cor, fronteira e estruturas diferenciais) e desenvolvimento de rotinas para o cálculo automático destas características. 3) Classificação: desenvolvimento de métodos de classificação automático de imagens dermoscópicas. Nesta etapa optou-se por classificar as imagens através de um método supervisionado (a classificação é feita tendo em conta a análise das imagens por parte de um especialista), com recurso a um método de limiarização, um classificador de k-vizinhos mais próximos e uma classificação através de máquinas de vectores de suporte. O protótipo foi implementado em MATLAB, tendo sido utilizada uma base de dados de 68 imagens dermoscópicas gentilmente cedidas pelo Dr. Jorge Rozeira do Hospital Pedro Hispano. , en=This work aims to develop a prototype capable of segmenting skin lesions in dermoscopy images and classify them based on visual characteristics, particularly in detecting melanomas and separate them from other lesions. This work took as starting point the ABCD rule, which is based on 4 visual features, and for which was developed algorithms to detect and quantify them. This work is divided into three distinct stages: 1) Segmentation: implementation of a segmentation algorithm of dermoscopy images in order to determine the border of the lesion, based on the analysis of the peaks and valleys of the histogram. 2) Feature extraction: definition of the features to use (asymmetry, color, border and differential structures) and development of routines for their automatic detection. 3) Classification: development of methods for automatic classification of dermoscopic images. The images were classified through a supervised method (classification is made taking into account the image analysis by a specialist), using a thresholding method, a k-nearest neighbors classifier and a Support Vector Machines classification. The prototype was implemented in MATLAB, and was used a database of 68 dermoscopic images, courtesy of Dr. Jorge Rozeira of Hospital Pedro Hispano. }
Keywords: {pt=Dermoscopia, Regra ABCD, Segmentação, Extracção de características, Classificação, en=Dermoscopy, ABCD rule, Segmentation, Feature extraction, Classification}

Discussão: dezembro 2, 2009, 12:0