Detección y clasificación de patrones globales en lesiones pigmentadas

El objetivo principal del trabajo es clasificar una lesión pigmentada dada en tres tipos de patrones globales: reticulado, globular y homogéneo. Para ello, primero se ha procedido a buscar el método óptimo de segmentación que nos permita tratar únicamente la zona de interés. Posteriormente se ha realizado la extracción de características de textura basadas en la matriz de coocurrencia y en la Transformada de Fourier, y se ha finalizado clasificando las lesiones en tres posibles clases según su patrón global: reticulado, globular y homogéneo. Para esto último se ha utilizado un sistema Support Vector Machine. Por último, se han analizado los resultados obtenidos, encontrándose una precisión total de 86.95% y una sensibilidad total del 80.63%.Ministerio de Economía y Competitividad DPI2016-81103-RJunta de Andalucía P11-TIC-772

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

Detección y clasificación de patrones globales en lesiones pigmentadas

El cáncer de piel es el tipo de cáncer más común, dentro del cual destaca el melanoma como el responsable de más muertes. El número de casos diagnosticados está incrementándose cada año, siendo de vital importancia un diagnóstico temprano que ayude a reducir la tasa de mortalidad. El presente proyecto pretende adentrarse en la ingeniería biomédica,siendo un paso previo en el camino que trata de dar solución a este problema,mediante el tratamiento digital de imágenes dermatoscópicas. El objetivo principal del trabajo es clasificar una lesión pigmentada dada en tres tipos de patrones globales. Estos tipos de patrones son reticulados, globulares y homogéneos. Para ello se ha seguido el esquema básico que sigue cualquier sistema de diagnóstico asistido por ordenador. Primero ha procedido a buscar el método óptimo de segmentación que nos permita tratar únicamente la zona de interés. Posteriormente se ha realizado la extracción de características de textura siguiendo distintos métodos, y se ha finalizado clasificando las lesiones en tres posibles clases según su patrón global: reticulado, globular y homogéneo. Para esto último se ha utilizado un sistema de machine learning. Por último,se han analizado los resultados obtenidos, encontrándose una precisión total de 87.08% y una sensibilidad total del 80.45%.Skin cancer is the most common type of cancer in which melanoma is the leading cause of death. The number of diagnosed cases is increasing each year, and it is of vital importance an early diagnosis to reduce the mortality rate. The present project intends to be part of biomedical engineering, being a previous step in the way that tries to solve this problem using the digital treatment of dermoscopic images. The main objective is to classify a given pigmented skin leson into three types of global patterns. These types of patterns are: reticular, globular and homogeneous. It will follow the basic scheme that follows a computer-aided diagnosis system. First, we proceeded to look for the optimal method of segmentation that allowed us to treat only the zone of interest. Subsequently the extraction of texture features was carried out following different methods, and finally we classified the leson into three possible classes according to their global pattern: reticular, globular and homogeneous, using a machine learning algorithm. To conclude, the results obtained are analyzed where an accuracy of 87.08% and a sensitivity of 80.45% are achieved.Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicació

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

Libro de actas. XXXV Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica

596 p.CASEIB2017 vuelve a ser el foro de referencia a nivel nacional para el intercambio científico de conocimiento, experiencias y promoción de la I D i en Ingeniería Biomédica. Un punto de encuentro de científicos, profesionales de la industria, ingenieros biomédicos y profesionales clínicos interesados en las últimas novedades en investigación, educación y aplicación industrial y clínica de la ingeniería biomédica. En la presente edición, más de 160 trabajos de alto nivel científico serán presentados en áreas relevantes de la ingeniería biomédica, tales como: procesado de señal e imagen, instrumentación biomédica, telemedicina, modelado de sistemas biomédicos, sistemas inteligentes y sensores, robótica, planificación y simulación quirúrgica, biofotónica y biomateriales. Cabe destacar las sesiones dedicadas a la competición por el Premio José María Ferrero Corral, y la sesión de competición de alumnos de Grado en Ingeniería biomédica, que persiguen fomentar la participación de jóvenes estudiantes e investigadores