Método de detecção e classificação de lesões de pele em imagens digitais a partir do modelo Chan-Vese e máquina de vetor de suporte

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Oliveira, Roberta Barbosa [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Processamento de imagens - Tecnicas digitais; Diagnóstico por imagem - Técnicas digitais
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/98657

Neste trabalho desenvolve-se um método computacional capaz de auxiliar os médicos dermatologistas no diagnóstico de lesões de pele por meio de imagens digitais. Com este método pretende-se auxiliar o dermatologista a classificar as lesões de pele utilizando a regra ABCD (Assimetria, Borda, Cor e Diâmetro) e análise de textura, bem como identificar as lesões: nevos melanocíticos, ceratose seborréica e melanoma. Para tanto, utiliza-se a técnica de difusão anisotrópica para efetuar o pré-processamento das imagens com o objetivo de eliminar os ruídos. Para a segmentação das lesões foi utilizado o método de contorno ativo sem bordas (modelo Chan-Vese). O modelo Chan-Vese é baseado na técnica de crescimento de região Mumford-Shah, para segmentar as imagens, e no modelo de contorno ativo Level Set, que possibilita a mudança topológica da curva sobreposta à imagem. Na imagem segmentada obtida é aplicado um filtro morfológico para eliminar orifícios e ruídos externos do objeto, como também para suavizar sua borda. As características de assimetria, borda e cor da regra ABCD e a característica de textura são extraídas conforme as informações das imagens segmentadas. As características extraídas das imagens são utilizadas como entradas para o classificador SVM...