Grey-Blue Regression in Melanoma In Situ—Evaluation on 111 Cases

As fibrosis and melanosis are often seen in malignant melanoma, the presence of dermoscopic signs of regression may represent a clue for the diagnosis of malignancy. Our aim was to assess the frequency and extent of 11 dermoscopic features of regression evaluating dermoscopic images of 111 melanomas in situ (MIS). Regression structures (grey-blue areas, white areas, peppering, and/or blue-whitish veil) were present in 80.1% of the lesions. Approximately 80% of the lesions showed regression of dermoscopic structures and light brown areas. Most lesions showed the presence of grey-blue areas (74.7%), whereas peppering was observable in 30.6% of MIS. Areas of fibrosis were mainly observable as structureless areas with a pinkish hue (50.4%). Based on our data, the reticular pattern of blue regression and light brown areas can be considered a significant discriminator and a reliable predictor of MIS

Computer aided diagnosis system using dermatoscopical image

Computer Aided Diagnosis (CAD) systems for melanoma detection aim to mirror the expert dermatologist decision when watching a dermoscopic or clinical image. Computer Vision techniques, which can be based on expert knowledge or not, are used to characterize the lesion image. This information is delivered to a machine learning algorithm, which gives a diagnosis suggestion as an output. This research is included into this field, and addresses the objective of implementing a complete CAD system using ‘state of the art’ descriptors and dermoscopy images as input. Some of them are based on expert knowledge and others are typical in a wide variety of problems. Images are initially transformed into oRGB, a perceptual color space, looking for both enhancing the information that images provide and giving human perception to machine algorithms. Feature selection is also performed to find features that really contribute to discriminate between benign and malignant pigmented skin lesions (PSL). The problem of robust model fitting versus statistically significant system evaluation is critical when working with small datasets, which is indeed the case. This topic is not generally considered in works related to PSLs. Consequently, a method that optimizes the compromise between these two goals is proposed, giving non-overfitted models and statistically significant measures of performance. In this manner, different systems can be compared in a fairer way. A database which enjoys wide international acceptance among dermatologists is used for the experiments.Ingeniería de Sistemas Audiovisuale

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

Automatic Detection of Blue-White Veil and Related Structures in Dermoscopy Images

Dermoscopy is a non-invasive skin imaging technique, which permits visualization of features of pigmented melanocytic neoplasms that are not discernable by examination with the naked eye. One of the most important features for the diagnosis of melanoma in dermoscopy images is the blue-white veil (irregular, structureless areas of confluent blue pigmentation with an overlying white "ground-glass" film). In this article, we present a machine learning approach to the detection of blue-white veil and related structures in dermoscopy images. The method involves contextual pixel classification using a decision tree classifier. The percentage of blue-white areas detected in a lesion combined with a simple shape descriptor yielded a sensitivity of 69.35% and a specificity of 89.97% on a set of 545 dermoscopy images. The sensitivity rises to 78.20% for detection of blue veil in those cases where it is a primary feature for melanoma recognition

Incorporating Colour Information for Computer-Aided Diagnosis of Melanoma from Dermoscopy Images: A Retrospective Survey and Critical Analysis

Cutaneous melanoma is the most life-threatening form of skin cancer. Although advanced melanoma is often considered as incurable, if detected and excised early, the prognosis is promising. Today, clinicians use computer vision in an increasing number of applications to aid early detection of melanoma through dermatological image analysis (dermoscopy images, in particular). Colour assessment is essential for the clinical diagnosis of skin cancers. Due to this diagnostic importance, many studies have either focused on or employed colour features as a constituent part of their skin lesion analysis systems. These studies range from using low-level colour features, such as simple statistical measures of colours occurring in the lesion, to availing themselves of high-level semantic features such as the presence of blue-white veil, globules, or colour variegation in the lesion. This paper provides a retrospective survey and critical analysis of contributions in this research direction

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