Metodologia para diagnóstico de câncer de pele baseada em descritores de textura usando máscaras de laws e padrões locais binários

Abstract

Resumo

O melanoma é um câncer de alta malignidade que, mesmo sendo responsável por apenas

algo entre 4% e 7% dos casos de câncer de pele, é responsável por 75% das mortes decor- rentes desse grupo de câncer. Sua rápida evolução faz com que o seu diagnóstico precoce

seja fundamental para aumentar as chances de vida dos pacientes. Por essa razão, faz-se necessário meios que possibilitem a automação do diagnóstico de forma que seja possível ao especialista ter um maior suporte durante o diagnóstico. Este trabalho propõe uma metodologia para o diagnóstico de melanomas fazendo uso exclusivo da textura presente nas imagens oriundas de exames de dermatoscopia. O objetivo é usar as máscaras de Laws (Laws Texture Energy Measure) para realçar regiões importantes nas imagens, bem como bordas e transições. As máscaras serão usadas juntamente com o Local Binary Pattern, a Grey Level Co-occurrence Matrix e o Índice de Diversidade de Shannon, buscando levar em consideração os relacionamentos dos padrões locais em regiões de grande importância para o estudo da textura. A classificação dos melanomas será realizada pela Máquina de Vetores de Suporte. Os melhores resultados foram obtidos com o uso da máscara L3L3 (responsável por realçar a intensidade dos níveis de cinza), onde foi possível chegar a uma média de acurácia de 90,68% analisando os pares de LBP com valores diferentes.