Detección automática de colores en imágenes dermatoscópicas de lesiones pigmentadas

Abstract

En este Trabajo Fin de Grado se expone una técnica que se encarga de la detección automática de colores en imágenes dermatoscópicas de lesiones pigmentadas, basada en un algoritmo orientado a la identificación de pigmentos en este tipo de imágenes, mediante una nueva metodología fundamentada en el empleo de modelos de mezcla Gaussiana. Dicha detección de los colores presentes en las lesiones pigmentadas de imágenes dermatoscópicas es muy importante para determinar el diagnóstico de malignidad de cada una de ellas. Este algoritmo se propone en el artículo: Color identification in dermoscopy images using Gaussian mixture models, escrito por Barata, C., Figueiredo, M. A. T., Celebi, M. E., & Marques, J. S. [1]. El primer paso que lleva a cabo la técnica propuesta en este documento, es el del cálculo de 6 modelos de mezcla Gaussianas, uno para cada uno de los colores dermatoscópicos. Para este propósito, se hace uso de un conjunto de parches, que servirán para el debido entrenamiento del algoritmo. Una vez calculadas las 6 mezclas, ya se puede pasar a la detección y cuantificación de colores para las imágenes que forman parte de la base de datos. Finalmente, los resultados muestran que el método propuesto no es muy eficiente en cuanto a la asignación de colores a los píxeles que componen las lesiones pigmentadas analizadas. Esto se comprueba mediante los parámetros de Sensibilidad (Sen (detección de colores) = 69,40 % y Sen (asignación de colores a los píxeles de las lesiones) = 44,06%), VPP (VPP (detección de colores) = 77,91% y VPP (asignación de colores a los píxeles de las lesiones) = 29,84%) y Exactitud (Acc (detección de colores) = 75,66% y Acc (asignación de colores a los píxeles de las lesiones) = 90,03%).

This Bachelor Tesis, shows a technique which undertakes the automatic detection of colors in dermoscopic images of pigmented skin lesions. This technique is based in an algorithm oriented to the identification of colors in this type of images, using a new methodology based on the utilization of Gaussian mixture models. That detection of the colors present in the pigmented lesions of the dermoscopic images, is very important in order to determine the malignancy diagnosis of each lesion. This algorithm is proposed in the article: Color identification in dermoscopy images using Gaussian mixture models, written by Barata, C., Figueiredo, M. A. T., Celebi, M. E., & Marques, J. S. [1]. The first step carried out by the proposed technique, is the calculation of 6 Gaussian mixture models, one for each dermoscopic color. For that purpose, a set of patches is used as a training set for the algorithm. Once the six mixtures have been calculated, it is time to carry out the detection and quantification of colors for the images that belongs to the data base. Finally, the results show that the proposed methos is not very efficient as to the pixel color label evaluation permormed for every analyzed lesion. This is proved by parameters like Sensitivity (Sen (colors detection = 69,40 % y Sen (pixel color label evaluation) = 44,06%), PVV (VPP (colors detection) = 77,91% y VPP (pixel color label evaluation) = 29,84%) y Accuracy (Acc (colors detection) = 75,66% y Acc (pixel color label evaluation) = 90,03%).