Detecção e histórico de nevos em imagens da pele humana

• Autor(a) principal: Arend, Renan Felipe
• 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/1/14644
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Processamento de imagens; Visão por computador; Banco de dados; Image processing; Computer vision; Data bases

Este trabalho tem como objetivo a utilização da visão computacional, a partir do processamento digital de imagens, para o desenvolvimento de métodos computacionais de aquisição, detecção, categorização, e armazenamento de informações de pintas presentes na pele humana. O projeto tem como finalidade o desenvolvimento de um protótipo de aquisição controlada de imagens, para detecção, quantização e categorização de pintas, com propósito de contribuição com as tecnologias de pesquisa e prevenção contra o câncer de pele. O desenvolvimento do trabalho tem como escopo o estudo na detecção de pintas através do desenvolvimento de algoritmos de processamento de imagens, e obtenção de resultados que proporcionem informações para armazenamento em banco de dados de imagens, visando a manutenção de um histórico de mudanças decorrente na pele. Foram desenvolvidos testes através de algoritmos implementados na linguagem c++ para processamentos por cor e por escala de tons de cinza. No processamento por cor foi realizada a segmentação entre fundo, pele e pintas. O processamento por escala de tons de cinza foi feito através da utilização de filtros de identificação de bordas, como base de processamento para identificação das pintas. O vetor de características utilizado foi composto pelos seguintes dados: Número de regiões identificadas, nas quais para cada região foi extraído o número de pixels, a média e o desvio padrão de cada canal de cor e as coordenadas mínimas e máximas dos eixos X e Y. As características extraídas das imagens foram armazenadas em um banco de dados e as imagens foram armazenadas no banco de dados através do método de metadados.