Clasificación de lesiones de piel basada en filtros de Gabor y color

Abstract

Cuando se pretende diagnosticar un posible cáncer de piel, los médicos evalúan la lesión siguiendo diferentes reglas. Aunque la más famosa es la regla ABCD (Asimetría, Borde, Color, Diámetro), una técnica muy empleada en Dermatología es clasificar las lesiones siguiendo un análisis de patrones. Este artículo presenta un método novedoso basado en técnicas de filtrado que clasifica imágenes de color correspondientes a diferentes patrones dermatoscópicos. Hemos evaluado nuestro método usando filtros de Gabor y hemos comparado los resultados obtenidos cuando usamos dos espacios diferentes de color (RGB y L*a*b*) y también cuando consideramos o no la información de color. Para implementar esta tarea hemos evaluado la tasa de clasificación usando 8 vectores diferentes de características. Para cada tipo de vector de características hemos usado el 80% de las imágenes de la base de datos para entrenar una red neuronal fuzzy ARTMAP. El restante 20% de las imágenes fue usado para testear la red. La mejor tasa de clasificación es del 90% cuando usamos el espacio de color L*a*b* para la representación de las imágenes.