Segmentação, análise e classificação de imagens de lesões de pele usando dimensão fractal

• Autor(a) principal: Fabri, Thays Aparecida
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15918
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Pele - Câncer; Processamento de imagens; Fractais; Skin - Cancer; Image processing; Fractals

O melanoma é um tipo de tumor cutâneo que atinge mais a população de pele clara. Apesar de não ser tão comum entre os tumores de pele, o melanoma é o mais agressivo, por isso, um diagnóstico precoce é de suma importância. Para diferenciar um melanoma benigno de um maligno pode ser utilizada as regras ABCD, onde o A é relacionado com a assimetria do melanoma, B é relacionado com a borda do melanoma, C é relacionado com as cores que o melanoma possui e por fim o D que é relacionado com o diâmetro do melanoma. Este trabalho tem como objetivo segmentar, analisar e classificar imagens de lesões de pele adquiridas de um banco de imagens públicas. A análise da borda do melanoma foi realizada utilizando a dimensão fractal, e a partir dos valores obtidos na aplicação das regras A, B e C as lesões foram classificadas em malignas ou benignas. Com o uso das três regras (A, B e C) foi possível chegar a 80,76% de acerto na classificação das imagens de lesões de pele.