Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2013 |
| Autor(a) principal: |
Cavalcanti, Pablo Gautério |
| Orientador(a): |
Scharcanski, Jacob |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
eng |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/72926
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Resumo: |
Melanoma é um tipo maligno de lesão de pele pigmentada, e atualmente está entre os tipos de câncer existentes mais perigosos. Entretanto, diferenciar casos malignos de benignos é uma tarefa difícil mesmo para experientes especialistas, e um sistema de diagnóstico auxiliado por computador pode ser uma ferramenta bastante útil. Normalmente, este sistema inicia por um pré-processamento da imagem, isto é, remoção de artefatos indesejados, como pelos, sardas ou efeitos de sombreamento. A seguir, o sistema executa uma etapa de segmentação, identificando as bordas da lesão. Por fim, baseando-se na área da imagem identificada como lesão, diversas feições são computadas e uma classificação é gerada. Neste tese, apresentada na forma de uma coleção de artigos publicados, nós apresentamos técnicas para automaticamente executar todos estes passos, resultando em um pré-diagnóstico para uma lesão de pele pigmentada baseado apenas em uma imagem convencional (uma simples fotografia). Nós testamos nossos métodos em bases de imagens públicas e atingimos melhores resultados de segmentação e classificação que os demais métodos presentes na literatura. |
