Classificação de tumores de pele através da análise de imagens sem restrições : uma visão geral do processo

Abstract

A incidência de melanoma cresce rapidamente em indivíduos de raça branca, depois dos 20 anos de idade. Estatísticas dos EUA mostram cerca de 1 milhão de novos casos todos os anos. Os especialistas, através de um simples exame visual, conseguem com bastante precisão, determinar se uma lesão de pele é ou não maligna. Actualmente, não existem sistemas suficientemente fiáveis para classificação automática de sinais de pele. Este artigo apresenta uma visão geral de um novo método para classificação automática de tumores de pele, através da segmentação das áreas lesionadas e da determinação de relações entre os valores das características distintivas fundamentais. Os valores calculados são depois testados através da aplicação de vários algoritmos de classificação de modo a obter uma classificação para o tumor: maligno ou benigno.

The incidence of melanoma rises rapidly in Caucasians after the age of 20, and US statistics show about 1 million new cases every year. Specialists in the field are rather accurate in determining whether a skin lesion is cancerous or not based solely on a visual inspection. No systems exist for accurately classifying skin spots. This paper presents an overview of a novel method for automatic classification of skin tumours by segmenting the lesion’s areas and determining ratios between the values of the fundamental features. These data are then fed to several well know algorithms in order to achieve a tumour’s classification: malignant or benign.