Melanoma is one of the most common skin cancers. Five per cent of all
cancer cases that occur in a year are cases of melanoma, and many people
die each year by melanoma because of overdue recognition. Moreover, the
number of new cases of melanoma has been increasing in the last 30 years.
Fortunately, melanoma is highly curable if detected yearly. To help mitigate
this problem, the creation of applications capable of helping the user detect
changes in skin moles and seek professional opinions, are instrumental.
This dissertation aims at the development of an automated self-surveillance
system focused on detecting changes in pigmented skin lesions over time.
Quantitative analysis based on the ABCD-rule is applied to detect changes
between a baseline and a follow-up image in terms of shape, colour and size.
Image similarity measures for comparative evaluation of pair-images are also
considered, providing information about new attributes such as colours patterns
and texture. Finally, the feasibility of integrating these complementary
criteria into a mobile application is evaluated. The application is designed
to help scan, track and monitor pigmented skin lesions, allowing the user
to compare images taken over time.Melanoma é um dos tipos de pele cancro mais comum. Cinco por cento
de todos os casos de cancro anuais são identificados como melanoma e em
muitos casos, o paciente morre devido a um diagnóstico tardio. Ademais, o
número de casos de melanoma tem vindo a aumentar nos últimos 30 anos.
Felizmente, melanoma tem uma taxa de cura extremamente alta se detetado
antecipadamente. Portanto, para ajudar a mitigar este problema, a
criação de aplicações capazes de ajudar o utilizador a detetar mudanças em
lesões cutâneas, e consequentemente procurar uma opinião profissional, são
extremamente uteis. Esta tese tem como objetivo o desenvolvimento de um
sistema automático de auto-vigilância focado na deteção de mudanças em
lesões cutâneas ao longo do tempo. Analise quantitativa com base na regra
ABCD é aplicada de forma a detetar mudanças entre uma imagem base e
uma imagem mais recente em termos de forma, cor e tamanho. Medidas de
similaridade entre imagens para a comparação de pares de imagens também
foram consideradas, dispondo informação acerca de novos atributos, como
cor, padrões e textura. Finalmente, os algoritmos desenvolvidos foram implementados
numa aplicação móvel de maneira a avaliar a sua viabilidade
num dispositivo móvel. A aplicação foi desenhada de maneira a examinar,
localizar e monitorizar uma lesão cutânea pigmantada, podendo assim o
utilizador comparar images ao longo do tempo.Mestrado em Engenharia de Computadores e Telemátic