Implementação de algoritmos computacionais para interpretação de imagens dermatoscópicas para diagnóstico de tumores de pele

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Coelho, Talita Salles
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: artificial intelligence; câncer de pele; diagnostic aid software; digital image processing; inteligência artificial; melanoma; processamento de imagem digital; skin cancer; software de auxílio-diagnóstico
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/85/85133/tde-28012019-084648/

O câncer de pele é a neoplasia maligna mais incidente, no Brasil correspondendo a aproximadamente 29% de todos os tumores diagnosticados. O melanoma maligno é sua apresentação menos frequente, com cerca de 1% de todos os diagnósticos, porém com maior índice de mortalidade, comparado com outros tumores não melanomas. O fato de o melanoma ser considerado um tipo de câncer muito agressivo e não ser radiossensível, um diagnóstico precoce garante um alto índice de sobrevida ao paciente. O método mais utilizado para a análise de melanomas é a regra do ABCD, que consiste em extrair características de: assimetria, borda, coloração e diâmetro das lesões, a fim de diferenciá-las das demais lesões de pele. A dermatoscopia é uma técnica não invasiva, que permite fazer o reconhecimento das estruturas superficiais da pele com uma ampliação de até 400x, o que facilita a análise das lesões. A contribuição deste presente trabalho consiste na análise de lesões associada à técnica de processamento de imagem digital, com o objetivo de fornecer uma ferramenta de auxílio ao médico, dando um amparo no momento de se fornecer um diagnóstico ao paciente. O software desenvolvido neste trabalho utiliza imagens dermatoscópicas de lesões de pele associado à regra do ABCD, fornecendo por meio da análise destas características, um diagnóstico, se a lesão é melanoma ou não melanoma.