UM ESTUDO SOBRE RECONHECIMENTO DE PADRÕES APLICADO A DETECÇÃO DE CÂNCER DO TIPO MELANOMA MALIGNO

Beatriz Leandro Bonafini, Hugo Alberto Perlin

Resumo


No Brasil o câncer de pele é o mais comum, dentre os tipos existentes destaca-se o Melanoma Maligno. Ele se dá nos melanócitos e se manifesta em forma de lesões na pele. É também considerado o câncer mais grave pela sua alta capacidade de metástase. Um dos diagnósticos da doença é através da regra ABCDE, onde aspectos como a assimetria (A), borda (B), cor (C), diâmetro (D) e evolução (E) são considerados. Com o advento da visão computacional é crescente o número de diagnósticos realizados através de imagens computadorizadas. O presente artigo tem como objetivo apresentar a implementação de um algoritmo extrator de características de um Melanoma Maligno através do processamento de imagens, relacionando este com o algoritmo de reconhecimento de padrões SVM. O extrator é baseado na clínica ABCDE, aplicando-se as regras A, B e C. As características calculada pelo extrator foram: a diferença entre partes da lesão (regra A), o desvio padrão das distâncias entre o ponto central e os pontos da borda (regra B) e a presença de cores características de uma lesão maligna (regra C). Com esses valores foi montado um vetor de atributos para cada imagem das 400 lesões processadas, servindo como parâmetro para o classificador SVM. O percentual de acerto foi de 84,5%. A linguagem utilizada foi o Java, a biblioteca de processamento de imagens OpenCV, para a classificação dos dados o WEKA, e o banco de lesões dermatocópias do projeto ISIC.

Texto completo:

PDF

Referências


ACADEMY,D.S. Visão Computacional. 2017. Disponível em:.

ALMEIDA, V. L. d. et al. Câncer e agentes antineoplásicos ciclo-celular específicos e ciclo-celular não específicos que interagem com o dna: uma introdução. Quim. Nova, SciELOBrasil, v. 28, n. 1, p. 118–129, 2005.

BALAN, W. C. A imagem digital. 2009.

BRADSKI, G.; KAEHLER, A.Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCVlibrary. [S.l.]: ”O’Reilly Media, Inc.”, 2008.

BUENO, R. C. Detecção de contornos em imagens de padrões de escoamento bifásico com alta fração de vazio em experimentos de circula ̧c ̃ao natural com o uso de processamento inteligente. Tese (Doutorado) — Universidade de S ̃ao Paulo, 2016.

DAMASCENO, M. Introdução a Mineração de Dados Utilizando o Weka. Macau, RN, 2015.

DIMATOS, D. C. et al. Melanoma cutˆaneo no brasil. Serviço de Cirurgia Plástica do Hospital Universitário da Universidade Federal de Santa Catarina (HU-UFSC), v. 38, p.14–19, 2009.

FILHO, O. M.; NETO, H. V. Processamento digital de imagens. [S.l.]: Brasport, 1999.

FRANK, E. et al. Data mining in bioinformatics using weka.Bioinformatics, Oxford University Press, v. 20, n. 15, p. 2479–2481, 2004.

FRUTUOSO, R. L.; SANTOS, J. R. V.; SIQUEIRA, R. S. Reconhecimento de câncer de pele do tipo melanoma. 2013.

GALLON, L.Sistema de Visão Computacional para Classificação de Pedras Naturais através de Vídeo em Tempo Real— Centro Universitário Univates, Lajeado, RS, 2013.

GONZALEZ, R. C.; WOODS, R. E.Processamento digital de imagens. [S.l.: s.n.], 2010.

GUIDETTI, M. V.; MORAIS, G. d. C. G. de; REZENDE, L. F. de. Incidˆencia e im-portˆancia do diagnóstico precoce de melanoma no brasil.Revista ReBraM, v. 19, n. 1, p.74–78, 2016.

INCA.Tipos de Câncer-Pele Melanoma.2017.Disponível em:.

ISDIS.ISIC Project. 2017. Disponível em:.

LOPES, D.; SILVA, F. H. da; BONFIM, M. F.Desenvolvimento do algoritmo para processamento de imagens digitais para diagnóstico de melanoma. Tese (Doutorado) — Master’sthesis, Centro Universit ́ario Cat ́olico Lasensiano Auxilium-Ara ̧catuba SP, 2013.

LORENA, A. C.; CARVALHO, A. C. de. Uma introdução a support vector machines.Revista de Informática Teórica e Aplicada, v. 14, n. 2, p. 43–67, 2007.

MARENGONI, M.; STRINGHINI, S. Tutorial: Introdução a visão computacional usando opencv. Revista de Inform ́atica Te ́orica e Aplicada, v. 16, n. 1, p. 125–160, 2009.

MOURA, N. H. de et al. Combina ̧c ̃ao de componentes de cor para extração de atributo sem lesões de pele. 2015.

NACHBAR, F. et al. The abcd rule of dermatoscopy: high prospective value in the diagnosis of doubtful melanocytic skin lesions.Journal of the American Academy of Dermatology,Elsevier, v. 30, n. 4, p. 551–559, 1994.

OLIVEIRA, R. B. et al. Caracterização de lesões de pele em imagens digitais a partir de máquinas de vetores de suporte.Interciˆencia & Sociedade-Revista Eletrˆonica, p. 83–94,2014.

OMS.OMS: câncer mata 8,8 milhões de pessoas anualmente no mundo. 2017. Disponível em:.

OPENCV. Dispon ́ıvel em:.

PERKOSKI, P. R. et al. Alerta a sa ́ude da pele-fotoenvelhecimento e melanoma.Sal ̃aodo Conhecimento, v. 3, n. 3, 2017.

PINTO, A. C. V. D. et al. Malignant melanoma: epidemiological study of cases diagnosed at a dermatological reference center in the city of bauru, in the brazilian southeast state of São Paulo, between 2007 and 2014.Surgical & Cosmetic Dermatology, v. 7, n. 2, p.104–107, 2015.

PRADI, T. Software para detecção de melanoma para ios. Universidade Regional de Blumenau, 2012.

RIOS, L. R. S.Visão Computacional. Departamento de Ciˆencia da computa ̧c ̃ao — Universidade Federal da Bahia, Salvador, BA, 2011.

ROCHA, A. M. A. et al. Processamento de imagem digital com matlab: uma aplicação em ambiente industrial.ENEGI 2013–Atas do 2o Encontro Nacional de Engenharia e Gestão Industrial, p. 75–76, 2013.

SANTOS, V. T.Segmenta ̧c ̃ao de imagens mamogr ́aficas para detec ̧c ̃ao de n ́odulos emmamas densas.Tese (Doutorado) — Universidade de S ̃ao Paulo, 2002.

SIQUEIRA, M. L. d. Reconhecimento autom ́atico de padr ̃oes em imagens ecocardiográficas. 2010.

SOARES, H. B. An ́alise e classifica ̧c ̃ao de imagens de les ̃oes da pele por atributos de cor,forma e textura utilizando m ́aquina de vetor de suporte. Universidade Federal do RioGrande do Norte, 2008.

TAN MICHAEL STEINBACH, V. K. P. N. Introdução ao Datamining. Rio de Janeiro:Editora Ciência Moderna, 2009.

WAIKATO, M. L. G. at the University of.Weka 3: Data Mining Software in Java. 2017. Disponível em:


Apontamentos

  • Não há apontamentos.


Direitos autorais 2018 Revista Científica Interdisciplinar INTERLOGOS