Automated prescreening of melanocytic skin lesions using standard camera images.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/72926 |
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. |
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Cavalcanti, Pablo GautérioScharcanski, Jacob2013-07-02T01:43:42Z2013http://hdl.handle.net/10183/72926000891180Melanoma 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.Melanoma is a type of malignant pigmented skin lesion, and currently is among the most dangerous existing cancers. However, differentiating malignant and benign cases is a hard task even for experienced specialists, and a computer-aided diagnosis system can be an useful tool. Usually, the system starts by pre-processing the image, i.e. removing undesired artifacts such as hair, freckles or shading effects. Next, the system performs a segmentation step to identify the lesion boundaries. Finally, based on the image area identified as lesion, several features are computed and a classification is provided. In this Thesis, presented as a collection of published papers, we detail approaches to automatically execute all these steps, resulting in a pre-diagnosis for a pigmented skin lesion based only in a standard camera image (i.e. a simple color photograph). We tested our methods on publicly available datasets and achieved better segmentation and classification results than methods previously proposed in the literature.application/pdfengComputação gráficaInformática médicaProcessamento de imagensSegmentacao : ImagemMelanocytic skin lesions classificationImage processingMelanomaAutomated prescreening of melanocytic skin lesions using standard camera images.Análise automática de lesões de pele melanocíticas utilizando imagens de câmeras convencionais info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2013doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000891180.pdf000891180.pdfTexto completo (inglês)application/pdf17413056http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/72926/1/000891180.pdfbebfc24fe7efe723a0a6d7d700a74f24MD51TEXT000891180.pdf.txt000891180.pdf.txtExtracted Texttext/plain264048http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/72926/2/000891180.pdf.txt615ed8f9328edd0d6fbe1bcd1f4bdc3aMD52THUMBNAIL000891180.pdf.jpg000891180.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg995http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/72926/3/000891180.pdf.jpg58c26c1d4179783aca334b700c8c4d11MD5310183/729262021-05-26 04:33:44.5679oai:www.lume.ufrgs.br:10183/72926Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532021-05-26T07:33:44Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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