Algoritmo de segmentación de lesiones pigmentadas de la piel basado en minimización de energías

Abstract

En este Trabajo de Fin de Grado se realiza la comparación de tres métodos automáticos para la segmentación de lesiones pigmentadas de la piel basándose en un algoritmo de minimización de energías de relajación convexa presentado en el artículo “Global Minimization for Continuous Multiphase Partitioning Problems Using a Dual Approach”de Egil Bae, Jing Yuan y Xue-Cheng Tai [1]. En primer lugar, se ha implementado una segmentación basada en dos etiquetas, una corresponiente a la lesión pigmentada y la otra a la piel. Tras comprobar que los resultados obtenidos eran bastante pobres, se tomó la decisión de realizar un segundo estudio utilizando un total de cuatro etiquetas para la segmentación, de las cuales tres pertenecen a la lesión pigmentada y una cuarta a la piel sana. Por último, se decidió añadir al trabajo un tercer método basándose en histogramas locales, donde en un primer lugar se ha remapeado la imagen en función de un número de centroides de color. A continuación, se han obtenido aleatoriamente unos histogramas de referencia de ambas regiones de la imagen y se han calculado las distancias de éstos a cada histograma local. Para terminar, se ha realizado la segmentación basándose en estas distancias obtenidas. Las imágenes utilizadas, como se explica detalladamente en el Capítulo 4, se han obtenido del “Challenge on Skin Lesion Analysis Towards Melanoma Detection” realizado por IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) en 2017. Además, se han utilizado medidas usadas en el campo de la imagen médica, como, por ejemplo, la sensibilidad, la especificidad, el coeficiente de Dice, el índice de Jaccard o la distancia de Hausdorff, para analizar y cuantificar cuál de los métodos se acerca más a la verdad de referencia, definida por los expertos.

This Bachelor Thesis compares three automatic methods for the segmentation of pigmented lesions of the skin is performed based on an algorithm of energy minimization of convex relaxation presented in the article “Global Minimization for Continuous Multiphase Partitioning Problems Using a Dual Approach” from Egil Bae, Jing Yuan y Xue-Cheng Tai [1]. Firstly, a segmentation based on two labels was implemented, the first one corresponding to the pigmented lesion and the second one to the skin. After checking that the obtained results were poor, it was decided to add a total of four labels for the segmentation, three of which belong to the pigmented lesion and the other one to healthy skin. Finally, it was decided to add a new method based on local histograms. In the first place the image has been remaped according to a certain number of centroids. Following this, reference histograms of both regions of the image were randomly obtained and the distances of these regions were calculated for each local histogram. In the end, segmentation is performed based on these obtained distances. The images used, as explained in detail in Chapter 4, have been obtained from the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) Challenge on Skin Lesion Analysis Towards Melanoma Detection in 2017. In addition, measures applied in medical imaging, such as sensitivity, specificity, Dice coefficient, Jaccard index or Hausdorff distance, have been used to analyze and quantify which of the methods is the closest to the ground truth, which was defined by the specialists.