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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.85.2019.tde-28012019-084648
Document
Author
Full name
Talita Salles Coelho
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2016
Supervisor
Committee
Yoriyaz, Hélio (President)
Carvalho, Heloisa de Andrade
Fernandes, Marco Antonio Rodrigues
Miot, Hélio Amante
Siqueira, Paulo de Tarso Dalledone
Title in Portuguese
Implementação de algoritmos computacionais para interpretação de imagens dermatoscópicas para diagnóstico de tumores de pele
Keywords in Portuguese
câncer de pele
inteligência artificial
melanoma
processamento de imagem digital
software de auxílio-diagnóstico
Abstract in Portuguese
O câncer de pele é a neoplasia maligna mais incidente, no Brasil correspondendo a aproximadamente 29% de todos os tumores diagnosticados. O melanoma maligno é sua apresentação menos frequente, com cerca de 1% de todos os diagnósticos, porém com maior índice de mortalidade, comparado com outros tumores não melanomas. O fato de o melanoma ser considerado um tipo de câncer muito agressivo e não ser radiossensível, um diagnóstico precoce garante um alto índice de sobrevida ao paciente. O método mais utilizado para a análise de melanomas é a regra do ABCD, que consiste em extrair características de: assimetria, borda, coloração e diâmetro das lesões, a fim de diferenciá-las das demais lesões de pele. A dermatoscopia é uma técnica não invasiva, que permite fazer o reconhecimento das estruturas superficiais da pele com uma ampliação de até 400x, o que facilita a análise das lesões. A contribuição deste presente trabalho consiste na análise de lesões associada à técnica de processamento de imagem digital, com o objetivo de fornecer uma ferramenta de auxílio ao médico, dando um amparo no momento de se fornecer um diagnóstico ao paciente. O software desenvolvido neste trabalho utiliza imagens dermatoscópicas de lesões de pele associado à regra do ABCD, fornecendo por meio da análise destas características, um diagnóstico, se a lesão é melanoma ou não melanoma.
Title in English
Implementation of computer algorithms to dermatoscopic image interpretation to skin tumors diagnosis
Keywords in English
artificial intelligence
diagnostic aid software
digital image processing
melanoma
skin cancer
Abstract in English
Skin cancer is the most frequent malignant tumor in Brazil representing approximately 29% of all diagnosed tumors. Malignant melanoma is the least common presentation, with about 1% of all diagnoses, but with higher mortality rate compared to other non-melanoma tumors. Early diagnosis ensures a high patient survival rate. The most used method for the analysis of these lesions is the ABCD rule, where features such as asymmetry, border, color and diameter of lesions are extracted. Dermatoscopy is a noninvasive technique that allows the recognition of skin structure with a magnification of up 400x. A good diagnosis is associated with the degree of subjectivity of the operator doctor. The contribution of this present work consists in the analysis of lesions associated with digital image processing technique, with the goal of provide a support tool to doctor, giving one support in time to give a diagnosis to the patient. The software developed here with dermatoscopic images of skin lesions associated with ABCD rule, giving a diagnosis, by the analysis of the lesion characteristics, indicating if the lesion is melanoma or no melanoma.
 
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Publishing Date
2019-02-08
 
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