Automated prescreening of melanocytic skin lesions using standard camera images.
dc.contributor.advisor | Scharcanski, Jacob | pt_BR |
dc.contributor.author | Cavalcanti, Pablo Gautério | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2013-07-02T01:43:42Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2013 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/72926 | pt_BR |
dc.description.abstract | 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. | pt_BR |
dc.description.abstract | 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. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language.iso | eng | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Melanocytic skin lesions classification | en |
dc.subject | Computação gráfica | pt_BR |
dc.subject | Informática médica | pt_BR |
dc.subject | Image processing | en |
dc.subject | Melanoma | en |
dc.subject | Processamento de imagens | pt_BR |
dc.subject | Segmentacao : Imagem | pt_BR |
dc.title | Automated prescreening of melanocytic skin lesions using standard camera images. | pt_BR |
dc.title.alternative | Análise automática de lesões de pele melanocíticas utilizando imagens de câmeras convencionais | pt |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 000891180 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Instituto de Informática | pt_BR |
dc.degree.program | Programa de Pós-Graduação em Computação | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2013 | pt_BR |
dc.degree.level | doutorado | pt_BR |
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Exact and Earth Sciences (5092)Computation (1752)