Caracterização de lesões de pele em imagens digitais a partir da máquina de vetor de suporte

Este trabalho apresenta um método para a caracterização das lesões de pele, a partir das características da regra ABCD (assimetria, borda, cor e diâmetro) e análise de textura. As características ABCD são obtidas de acordo com o dermatologista e a textura das imagens é definida pela sua dimensão fractal, por meio do método box-counting. As características de assimetria e textura extraídas das imagens são utilizadas como entradas para o classificador SVM (Máquina de Vetor de Suporte), que é uma técnica baseada em aprendizado estatístico, utilizada para o reconhecimento de padrões em imagens. O SVM classifica a assimetria das lesões em simétrica ou assimétrica e a textura das lesões em lisa ou rugosa. Todas as informações referentes as características extraídas da lesão são passadas ao dermatologista com o intuito de auxiliá-lo no diagnóstico

Análise e caracterização de lesões de pele para auxílio ao diagnóstico médico

Neste capítulo, propõe-se uma metodologia híbrida para detectar e extrair os contornos de lesões de pele a partir de imagens, bem como a definição de características usualmente utilizadas no diagnóstico de lesões. O método de segmentação por divisão e união (Split and Merge) foi adotado para detectar a lesão e obter o seu contorno inicial. Em seguida, este contorno é refinado pelo modelo de contorno ativo tradicional. Características da lesão usadas na regra ABCD, são definidas a partir do contorno refinado. Os resultados experimentais indicam que o método proposto é promissor para detectar as áreas com lesão e extrair seus contornos a partir de imagens, mantendo suas características

Uma metodologia híbrida para segmentação de lesões de pele

Computer aided methods are widespread demanded in medical applications. As such, methodologies to automatic extract contours are desired to aid the automatic diagnosis of skin lesions. In this work, we propose a hybrid method to detect and extract skin lesion contours from dermatoscopic images. In the proposed method, to obtain the contour that includes all lesion regions, the region growing technique, based on a Quadtree implementation, is used to extract an initial contour. Afterwards, this contour is refined by using a traditional active contour model. Experimental results indicate that the proposed method is promising to detect skin lesion areas and to extract their contours from dermatoscopic images. Actually, the extracted contours maintain the original lesion features that are usually used in their diagnosis. Additionally, the results allow concluding that the method is able to detect lesion regions even in images with strong noise, like in images of the scalp

Uma metodologia híbrida para segmentação de lesões de pele

Computer aided methods are widespread demanded in medical applications. As such, methodologies to automatic extract contours are desired to aid the automatic diagnosis of skin lesions. In this work, we propose a hybrid method to detect and extract skin lesion contours from dermatoscopic images. In the proposed method, to obtain the contour that includes all lesion regions, the region growing technique, based on a Quadtree implementation, is used to extract an initial contour. Afterwards, this contour is refined by using a traditional active contour model. Experimental results indicate that the proposed method is promising to detect skin lesion areas and to extract their contours from dermatoscopic images. Actually, the extracted contours maintain the original lesion features that are usually used in their diagnosis. Additionally, the results allow concluding that the method is able to detect lesion regions even in images with strong noise, like in images of the scalp