Classificação de Imagens Dermatoscópicas Utilizando Aprendizado Profundo para Características de Borda, Cor e Textura

ALAN RAFAEL FERREIRA DOS SANTOS¹; KELSON RÔMULO TEIXEIRA AIRES¹; RODRIGO DE MELO SOUZA VERAS²; CORNÉLIA JANAYNA PEREIRA PASSARINHO²

¹ UNIVERSIDADE FEDERAL DO PIAUÍ - UFPI; ² UNIVERSIDADE FEDERAL DO PIAUÍ - UFPI

Baixar PDF

Resumo

A identificação do melanoma em imagens dermatoscópicas ainda é uma tarefa difícil de ser realizada pelos dermatologistas. Neste contexto, o presente trabalho propõe um novo método de classificação destas imagens através da abordagem de Aprendizado Profundo com Redes Neurais Convolucionais. A proposta do método é comparar os seus resultados de classificação com a Maquina de Vetor de Suporte e Perceptron Multicamadas. Estes métodos são considerados tradicionais para este problema. A metodologia sugerida faz a extração de características de borda, cor e textura das imagens no espaço de cor HSV para a classificação das lesões, diferentemente de outras abordagens que usam modelos de classificação semelhantes a visão humana. A base de imagens dermatoscópicas PH2 foi utilizada como objeto de testes neste trabalho. Os resultado do experimentos foram extraídos em mesmas condições e, ao fim, constatou-se uma maior classificação com o método proposto para um descritor Estatístico em Canais de Cores, com uma Acurácia de 96,8\%, índice Kappa de 0,94 e AUC de 0,99.

Palavras-chave: MELANOMA; CLASSIFICAÇÃO ; APRENDIZADO PROFUNDO