Segmentación de lesiones de piel en diferentes espacios de color

Martínez Fernández, Javier (2018). Segmentación de lesiones de piel en diferentes espacios de color. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Segmentación de lesiones de piel en diferentes espacios de color
Author/s:
  • Martínez Fernández, Javier
Contributor/s:
  • Gutiérrez Arriola, Juana María
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería de Sistemas de Telecomunicación
Date: 26 July 2018
Subjects:
Freetext Keywords: Imágenes dermoscópicas Cáncer
Faculty: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Department: Teoría de la Señal y Comunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

En la actualidad, una de las palabras que más miedo provoca en la sociedad, es la palabra cáncer. La detección temprana de éste es primordial para su correcto tratamiento. Cada vez hay más interés en sistemas automáticos de ayuda al diagnóstico del cáncer en general y del melanoma, cáncer de piel, en particular. Los sistemas de detección automática de melanomas se pueden dividir en tres partes: segmentación de la lesión de piel, detección de atributos clínicos y clasificación. Este proyecto presenta un algoritmo para la primera etapa del sistema, la segmentación, aplicada a imágenes demoscópicas de lesiones de piel. El objetivo principal es el diseño e implementación de un sistema de segmentación de imágenes dermoscópicas de lesiones de piel basado en la información de color. El sistema consiste en el desarrollo de un algortimo que realice la segmentación de imágenes dermoscópicas de lesiones de piel escogiendo la mejor capa de entre los siguientes espacios de color: RGB, HSV, YCbCr y L*a*b* y aplicando el mejor preprocesado y mejoras de contraste. Se ha probado tres preprocesados: mejoras del contraste, filtrado anisotrópico y compensación del color de la fuente y se ha evaluado la mejor alternativa. Para ello, se han sacado los resultados para el conjunto de imágenes de test y se han realizado distintas pruebas combinando los distintos espacios de color mencionados anteriormente, junto a los tres preprocesados. Los resultados de las pruebas de segmentación obtenidos con el algoritmo desarrollado, se comparan con la segmentación realizada por expertos utilizando medidas objetivas que permiten analizar la precisión de la segmentación y, de esta forma, poder evaluar dichos resultados y conseguir la combinación más adecuada para realizar la segmentación de manera más precisa. Abstract: Currently, one of the words that causes more fear in society, is the word cancer. The early detection of this is essential for proper treatment. There is increasing interest in automatic systems to help diagnose cancer in general and melanoma, skin cancer, in particular. Melanoma automatic detection systems can be divided into three parts: segmentation of the skin lesion, detection of clinical attributes and classification. This project presents an algorithm for the first stage of the system, the segmentation, applied to demonstration images of skin lesions. The main objective is the design and implementation of a system for segmentation of dermoscopic images of skin lesions based on color information. The system consists of the development of a algorithm that performs the segmentation of dermoscopic images of skin lesions choosing the best layer from the following color spaces: RGB, HSV, YCbCr and L * a * b * and applying the best preprocessing and contrast improvements. Three preprocesses have been tested: contrast enhancements, anisotropic filtering and source color compensation and the best alternative has been evaluated. For this, the results for the set of test images have been extracted and different tests have been carried out combining the different color spaces mentioned above, together with the three preprocessed ones. The results of the segmentation tests obtained with the developed algorithm are compared with the segmentation carried out by experts using objective measures that allow analyzing the segmentation accuracy and, in this way, being able to evaluate said results and achieve the most appropriate combination to perform the segmentation more precisely.

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Item ID: 53828
DC Identifier: http://oa.upm.es/53828/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:53828
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 04 Feb 2019 08:06
Last Modified: 04 Feb 2019 08:06
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