Análise e extração de características de câncer de pele usando processamento digital de imagens

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pessoa, Isabela de Araújo
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/53932
Resumo: No Brasil, o câncer de pele representa 33% de todos os casos diagnosticados. Existem vários tipos de câncer de pele entre os quais se destacam o melanoma e o não-melanoma, sendo este último o tipo mais comum. O melanoma, embora menos frequente, se mostra o mais agressivo e registra cerca de 8,4 mil casos por ano no Brasil. Entre as várias formas de diagnosticar lesões cutâneas para identificação do câncer, a dermatoscopia se destaca. A análise de imagens dermatoscópicas apresenta desafios importantes porque as lesões possuem um espectro muito amplo de cores, formas e tamanhos. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um algoritmo capaz de segmentar e extrair características de câncer de pele do tipo melanoma e não-melanoma, sendo possível fornecer uma ferramenta que possa auxiliar no diagnóstico de lesões de pele através de técnicas básicas de processamento digital de imagens. O algoritmo desenvolvido teve como base a regra ABCD, e trouxe resultados relevantes com a extração de características como assimetria, borda, intensidades de cores, diâmetro e área da lesão. Os resultados foram promissores, evidenciando a eficácia das técnicas aplicadas na análise e auxiliando o especialista no diagnóstico do câncer de pele.
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Entre as várias formas de diagnosticar lesões cutâneas para identificação do câncer, a dermatoscopia se destaca. A análise de imagens dermatoscópicas apresenta desafios importantes porque as lesões possuem um espectro muito amplo de cores, formas e tamanhos. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um algoritmo capaz de segmentar e extrair características de câncer de pele do tipo melanoma e não-melanoma, sendo possível fornecer uma ferramenta que possa auxiliar no diagnóstico de lesões de pele através de técnicas básicas de processamento digital de imagens. O algoritmo desenvolvido teve como base a regra ABCD, e trouxe resultados relevantes com a extração de características como assimetria, borda, intensidades de cores, diâmetro e área da lesão. Os resultados foram promissores, evidenciando a eficácia das técnicas aplicadas na análise e auxiliando o especialista no diagnóstico do câncer de pele.In Brazil, 33% of all medical diagnoses are related to skin cancer. There are many types of skin cancer among which stand out the melanoma and non-melanoma types. Non-melanoma skin cancer is the most common type of skin cancer. Melanoma skin cancer, although less frequent, is by far more aggressive. There are about 8,400 cases of melanoma skin cancer in Brazil per year. Among the many techniques for diagnosing skin lesions, we highlight dermatoscopy. The analysis of dermatoscopic images is particularly challenging because lesions vary in color, shape, and size. In this context, this work applies digital image processing techniques to develop an algorithm capable of segmenting and extracting features of melanoma and non-melanoma skin cancer, which serves as a tool to aid in skin lesion diagnosis using digital image processing techniques. The algorithm developed was based on the ABCD rule and brought relevant results with the extraction of features such as asymmetry, border, color intensities, diameter and area of the lesion. The results were promising, showing the effectiveness of the techniques applied in the analysis and helping the specialist in the diagnosis of skin cancer.Universidade Federal do Rio Grande do NorteEngenharia BiomédicaUFRNBrasilEngenharia BiomédicaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICACâncer de peleMelanomaNão-melanomaSegmentaçãoExtração de característicasSkin cancerNon-melanomaSegmentationFeature extractionAnálise e extração de características de câncer de pele usando processamento digital de imagensSkin cancer feature analysis and extraction using digital image processinginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALAnaliseExtracaoCaracteristicas_Pessoa_2023.pdfAnaliseExtracaoCaracteristicas_Pessoa_2023.pdfapplication/pdf17021221https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/53932/1/AnaliseExtracaoCaracteristicas_Pessoa_2023.pdf9787719840d229af7ea2fea2fa8bb0dcMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/53932/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/53932/3/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD53123456789/539322023-10-16 12:37:40.46oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2023-10-16T15:37:40Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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