Detección y segmentación de Eritema en lesiones de la piel basado en imágenes dermatoscópicas

El eritema es un tipo de lesión cutánea que se presenta como un enrojecimiento de la piel y suele estar asociado a una inflamación de la piel. La presencia de Eritema en otro tipo de lesiones o enfermedades es muy frecuente. Cuantificar el eritema permite al dermatólogo dar un correcto diagnóstico, ya que en ocasiones el eritema es el primer y único síntoma de algunas enfermedades infecciosas cutáneas. En este proyecto, empleando imágenes dermatoscópicas de lesiones de la piel, trataremos de clasificar las áreas de la lesión en Eritema, Piel Pigmentada y Piel Nomal. Para ello, nos basaremos en los primeros pasos del algoritmo descrito por Kharazmi et al. [1] para la segmentación de estructuras vasculares. Primero aplicamos un proceso de descomposición del color de la piel, para ello se utiliza el Analisis de Componentes Principales, el Análisis de Componentes Independientes e información del canal a* del espacio de color CIE L*a*b*. Con esto obtendremos las componentes de melanina y hemoglobina. A continuación, utilizamos un clasificador basado en la distancia de Mahalanobis sobre la componente de hemoglobina para clasificar los pixeles de la imagen en 3 clasificadores: Piel Normal, Piel Pigmentada y Eritema. Como resultado obtendremos la segmentación de las tres áreas de interés.Erythema is a type of skin lesion that appears as a skin redness and it is usually associated with skin inflammation. The presence of Erythema in other types of lesions or diseases is very frequent. Quantifying erythema allows the dermatologist to make a correct diagnosis, since erythema in some cases is the first and only symptom of some infectious skin diseases. In this project, using dermoscopic images of skin lesions, we will try to classify the areas of the lesion into Erythema, Pigmented Skin, and Nomal Skin. For this, we will base on the first steps of the algorithm described by Kharazmi et al. [1] for the segmentation of vascular structures. First, we apply a skin color decomposition process, using the Principal Component Analysis, the Independent Component Analysis and information from the a * channel of the CIE L * a * b * color space. With this we will obtain the components of melanin and hemoglobin. Next, we use a classifier based on the Mahalanobis distance on the hemoglobin component to classify the pixels of the image into 3 classifiers: Normal Skin, Pigmented Skin and Erythema. As a result we will have the segmentation of the three areas of interest.Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicació