dc.contributor.advisor | Acha Piñero, Begoña | es |
dc.contributor.advisor | Serrano Gotarredona, María del Carmen | es |
dc.creator | García Morales, Mercedes | es |
dc.date.accessioned | 2017-10-27T09:44:32Z | |
dc.date.available | 2017-10-27T09:44:32Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.citation | García Morales, M. (2017). Algoritmo de segmentación de lesiones pigmentadas de la piel basado en minimización de energías. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11441/65493 | |
dc.description.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. | es |
dc.description.abstract | 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. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Lesiones pigmentadas | es |
dc.subject | Piel humana | es |
dc.subject | Algoritmos | es |
dc.title | Algoritmo de segmentación de lesiones pigmentadas de la piel basado en minimización de energías | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones | es |
dc.description.degree | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación | es |
idus.format.extent | 185 p. | es |