Statistical techniques applied to the automatic diagnosis of dermoscopic images

An image based system implementing a well‐known diagnostic method is disclosed for the automatic detection of melanomas as support to clinicians. The software procedure is able to recognize automatically the skin lesion within the digital image, measure morphological and chromatic parameters, carry out a suitable classification for the detection of structural dermoscopic criteria provided by the 7‐Point Check. Original contribution is referred to advanced statistical techniques, which are introduced at different stages of the image processing, including the border detection, the extraction of low‐level features and scoring of high order features (namely dermoscopic criteria). The proposed approach is experimentally tested with reference to a large image set of pigmented lesions

Review on automatic early skin cancer detection

Skin cancer is increasing in different countries especially in Australia. Early detection of skin cancer can treat melanoma successfully, therefore, curability and survival depends directly on removing melanoma in its early stages. Since clinical observations face to different fault for melanoma detection, the automatic diagnosis can help to increase the accuracy of detection. Reviewing the researches have done in skin cancer detection and providing the overview on automatic detection of skin cancer are the ultimate aims of this paper. It presents the literature on automatic skin cancer detection and describes the different steps of such process. © 2011 IEEE

Computational Methods for Pigmented Skin Lesion Classification in Images: Review and Future Trends

Skin cancer is considered as one of the most common types of cancer in several countries, and its incidence rate has increased in recent years. Melanoma cases have caused an increasing number of deaths worldwide, since this type of skin cancer is the most aggressive compared to other types. Computational methods have been developed to assist dermatologists in early diagnosis of skin cancer. An overview of the main and current computational methods that have been proposed for pattern analysis and pigmented skin lesion classification is addressed in this review. In addition, a discussion about the application of such methods, as well as future trends, is also provided. Several methods for feature extraction from both macroscopic and dermoscopic images and models for feature selection are introduced and discussed. Furthermore, classification algorithms and evaluation procedures are described, and performance results for lesion classification and pattern analysis are given

Dermoscopy of melanoma according to different body sites: Head and neck, trunk, limbs, nail, mucosal and acral

Effective cancer screening detects early-stage tumours, leading to a lower incidence of late-stage disease over time. Dermoscopy is the gold standard for skin cancer diagnosis as diagnostic accuracy is improved compared to naked eye examinations. As melanoma dermoscopic features are often body site specific, awareness of common features according to their location is imperative for improved melanoma diagnostic accuracy. Several criteria have been identified according to the anatomical location of the melanoma. This review provides a comprehensive and contemporary review of dermoscopic melanoma criteria according to specific body sites, including frequently observed melanoma of the head/neck, trunk and limbs and special site melanomas, located on the nail, mucosal and acral region

Image analysis for diagnostic support in biomedicine: neuromuscular diseases and pigmented lesions

Tesis descargada desde TESEOEsta tesis presenta dos sistemas implementados mediante técnicas de procesamiento de imagen, para ayuda al diagnóstico de enfermedades neuromusculares a partir de imágenes de microscopía de fluorescencia y análisis de lesiones pigmentadas a partir de imágenes dermoscópicas. El diagnóstico de enfermedades neuromusculares se basa en la evaluación visual de las biopsias musculares por parte del patólogo especialista, lo que conlleva una carga subjetiva. El primer sistema propuesto en esta tesis analiza objetivamente las biopsias musculares y las clasifica en distrofias, atrofias neurógenas o control (sin enfermedad) a través de imágenes de microscopía de fluorescencia. Su implementación reúne los elementos propios de un sistema de ayuda al diagnóstico asistido por ordenador: segmentación, extracción de características, selección de características y clasificación. El procedimiento comienza con una segmentación precisa de las fibras musculares usando morfología matemática y una transformada Watershed. A continuación, se lleva a cabo un paso de extracción de características, en el cual reside la principal contribución del sistema, ya que no solo se extraen aquellas que los patólogos tienen en cuenta para diagnosticar sino características que se escapan de la visión humana. Estas nuevas características se extraen suponiendo que la estructura de la biopsia se comporta como un grafo, en el que los nodos se corresponden con las fibras musculares, y dos nodos están conectados si dos fibras son adyacentes. Para estudiar la efectividad que estos dos conjuntos presentan en la categorización de las biopsias, se realiza una selección de características y una clasi- ficación empleando una red neuronal Fuzzy ARTMAP. El procedimiento concluye con una estimación de la severidad de las biopsias con patrón distrófico. Esta caracterización se realiza mediante un análisis de componentes principales. Para la validación del sistema se ha empleado una base de datos compuesta por 91 imágenes de biopsias musculares, de las cuales 71 se consideran imágenes de entrenamiento y 20 imágenes de prueba. Se consigue una elevada tasa de aciertos de clasificacion y se llega a la importante conclusión de que las nuevas características estructurales que no pueden ser detectadas por inspección visual mejoran la identificación de biopsias afectadas por atrofia neurógena. La segunda parte de la tesis presenta un sistema de clasificación de lesiones pigmentadas. Primero se propone un algoritmo de segmentación de imágenes en color para ais lar la lesión de la piel circundante. Su desarrollo se centra en conseguir un algoritmo relacionado con las diferencias color percibidas por el ojo humano. Consiguiendo así, no solo un método de segmentación de lesiones pigmentadas sino un algoritmo de segmentación de propósito general. El método de segmentación propuesto se basa en un gradiente para imágenes en color integrado en una técnica de level set para detección de bordes. La elección del gradiente se derivada a partir de un análisis de tres gradientes de color implementados en el espacio de color uniforme CIE L∗a∗b∗ y basados en las ecuaciones de diferencia de color desarrolladas por la comisión internacional de iluminación (CIELAB, CIE94 y CIEDE2000). El principal objetivo de este análisis es estudiar cómo estas ecuaciones afectan en la estimación de los gradientes en términos de correlación con la percepción visual del color. Una técnica de level-set se aplica sobre estos gradientes consiguiendo así un detector de borde que permite evaluar el rendimiento de dichos gradientes. La validación se lleva a cabo sobre una base de datos compuesta por imágenes sintéticas diseñada para tal fin. Se realizaron tanto medidas cuantitativas como cualitativas. Finalmente, se concluye que el detector de bordes basado en la ecuación de diferencias de color CIE94 presenta la mayor correlación con la percepción visual del color. A partir de entonces, la tesis intenta emular el método de análisis de patrones, la técnica de diagnóstico de lesiones pigmentadas de la piel más empleada por los dermatólogos. Este método trata de identificar patrones específicos, pudiendo ser tanto globales como locales. En esta tesis se presenta una amplia revisión de los métodos algorítmicos, publicados en la literatura, que detectan automáticamente dichos patrones a partir de imágenes dermoscópicas de lesiones pigmentadas. Tras esta revisón se advierte que numerosos trabajos se centran en la detección de patrones locales, pero solo unos pocos abordan la detección de patrones globales. El siguiente paso de esta tesis, por tanto, es la propuesta de diferentes métodos de clasi- ficación de patrones globales. El objetivo es identificar tres patrones: reticular, globular y empedrado (considerado un solo patrón) y homogéneo. Los métodos propuestos se basan en un análisis de textura mediante técnicas de modelado. En primer lugar una imagen demoscópica se modela mediante campos aleatorios de Markov, los parámetros estimados de este modelo se consideran características. A su vez, se supone que la distribución de estas características a lo largo de la lesión sigue diferentes modelos: un modelo gaussiano, un modelo de mezcla de gaussianas o un modelo de bolsa de características. La clasificación se lleva a cabo mediante una recuperación de imágenes basada en diferentes métricas de distancia. Para validar los métodos se emplea un conjunto significativo de imágenes dermatológicas, concluyendo que el modelo basado en mezcla de gaussianas proporciona la mejor tasa de clasificación. Además, se incluye una evaluación adicional en la que se clasifican melanomas con patrón multicomponente obteniendo resultados prometedores. Finalmente, se presenta una discusión sobre los hallazgos y conclusiones más relevantes extraídas de esta tesis, así como las líneas futuras que se derivan de este trabajo.Premio Extraordinario de Doctorado U

Recent advances in diagnosing cutaneous melanomas

Early detection of lesions while minimising the unnecessary removal of benign lesions is the clinical aim in melanoma diagnosis. In this context, several non-invasive diagnostic modalities, such as dermoscopy, total body photography, and reflectance confocal microscopy have emerged in recent years aiming at increasing diagnostic accuracy. The main developments in this field are the integration of dermoscopy and digital photography into clinical practice

Μελέτη της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης (artificial intelligence) στην έγκαιρη διάγνωση του καρκίνου δέρματος

Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει ενσωματωθεί σε πολλές πτυχές της καθημερινότητας μας και η Ιατρική δεν θα μπορούσε να αποτελέσει εξαίρεση. Πλειάδα επιστημονικών άρθρων έχουν εξερευνήσει την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης σε τομείς όπως η Οφθαλμολογία και η Ακτινολογία, ενώ υπάρχουν ήδη εγκεκριμένες εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης οι οποίες χρησιμοποιούνται στην καθημερινή κλινική πράξη. Κατά τη διάρκεια της διδακτορικής μας διατριβής επιχειρήσαμε να διερευνήσουμε (1) Το κατά πόσον μπορεί η Τεχνητή Νοημοσύνη να χρησιμοποιηθεί στην έγκαιρη διάγνωση του καρκίνου δέρματος; (2) Ποια είναι τα μειονεκτήματα των εφαρμογών της Τεχνητής Νοημοσύνης στη δερματολογία μέχρι στιγμής και πως μπορούν να βελτιωθούν; (3) Που θα μπορούσε δυνητικά να βρει εφαρμογή η Τεχνητή Νοημοσύνη στη δερματολογία και με ποιο τρόπο θα ήταν χρήσιμη; (4) Ποια είναι η βέλτιστη προσέγγιση και ερμηνεία των αποτελεσμάτων που παράγονται τόσο από την έρευνα, όσο και από την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στη δερματολογία; Και (5) Πως μπορούμε να βελτιώσουμε τη διαγνωστική ακρίβεια τόσο των κλινικών ιατρών, όσο και των αλγορίθμων Τεχνητής Νοημοσύνης για την έγκαιρη διάγνωση του καρκίνου δέρματος και ειδικότερα του μελανώματος; Τέλος, επιχειρήσαμε να περιγράψουμε το πλαίσιο, εντός του οποίου, οι αλγόριθμοι Τεχνητής Νοημοσύνης θα μπορούσαν να φανούν χρήσιμοι στην κλινική πράξη, προς όφελος των ασθενών.Artificial Intelligence (AI) has been incorporated in a wide spectrum of our daily lives, and Medicine could be no exemption to it. A plurality of scientific articles has explored the application of AI in fields such as Ophthalmology and Radiology, while there are already FDA approved, AI applications, which are used in clinical practice. Through our research we explored: (1) Can AI be used in early skin cancer diagnosis? (2) Which are the pitfalls of AI algorithms in Dermatology and in which possible ways could they be improved upon? (3) How could AI be of use in Dermatology, and in which ways could it be used? (4) Which is the best approach to the research conducted with regards to AI algorithms in early skin cancer diagnosis, and how should these results be interpreted? And (5), how can we improve the diagnostic accuracy of clinicians and AI algorithms for early skin cancer diagnosis and more specifically, melanoma? Finally, we attempted to describe the overall framework, within which, AI algorithms could be proven useful in clinical practice, and more importantly, beneficial to the patients