Um dos mais freqüentes tumores existentes é o câncer de pele. Quando identificado precocemente este tipo de câncer apresenta altos percentuais de cura. Para isso é necessário o reconhecimento de suas características. As características analisadas fundamentam-se em identificadores como: Assimetria da lesão (A); Irregularidade das Bordas (B); Cor (C) e Diâmetro (D). Neste trabalho utiliza-se como ferramenta o Processamento de Imagens digitais para o pré-diagnóstico do câncer de pele. / Skin cancer is one of the most frequent tumors . When early diagnosticated this kind of cancer reachs high percentage of cure. But the identification of its characteristics is necessary. The characteristics to be analised are: Asymmetry (A); Irregularity border (B); Color (C) and diameter (D). The present work uses as tool for first diagnostic of skin cancer the digital images processing.

Submitted by FERNANDO PEREIRA DOS SANTOS null (fernando_persan@hotmail.com) on 2016-06-30T21:35:05Z No. of bitstreams: 1 EstudoComparativo_FernandoPereiraSantos.pdf: 17823712 bytes, checksum: fd7d1643bbacb3313ced8e742fda123f (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-07-04T12:57:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 santos_fp_me_sjrp.pdf: 17823712 bytes, checksum: fd7d1643bbacb3313ced8e742fda123f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-04T12:57:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 santos_fp_me_sjrp.pdf: 17823712 bytes, checksum: fd7d1643bbacb3313ced8e742fda123f (MD5) Previous issue date: 2016-06-16 / Neste trabalho é apresentada uma nova metodologia para a análise e classificação de lesões de pele. O modelo proposto foi dividido em quatro etapas que compreende o pré-processamento das imagens, a segmentação do objeto desejado, a extração de características e a classificação das lesões. Na etapa de pré-processamento, aplica-se o modelo de cor RGB, a quantização de cores e o filtro de difusão anisotrópica. Na segmentação, a imagem suavizada é submetida à operação de fechamento da morfologia matemática, estimativa de peso nos arcos do grafo e à transformada imagem-floresta com apenas duas sementes. A extração de características foi baseada na aplicação da regra ABCD. Na assimetria foi aplicado o conceito de razão de perpendiculares sobre a maior diagonal obtida e, para a borda, o produto vetorial e o ponto de inflexão foram implementados para fornecer o porcentual de curvatura do contorno. Para a cor, valores de média, variância, desvio padrão, homogeneidade e contraste foram calculados. Para a estrutura diferencial foi desenvolvido a dimensão fractal e a energia. Na última etapa, classificação, a floresta de caminhos ótimos foi utilizada. Os resultados da classificação são apresentados por malignidade, quando todos os tipos de lesões estão juntos, e por categorias, quando os tipos de lesão são agrupados dois a dois. Para obter o modelo proposto foram efetuados diversos testes com modelos de cor diferentes, forma de aplicação da quantização, diferenciação no cálculo da quantidade de iterações do filtro de difusão anisotrópica e possibilidade de não aplicar a morfologia matemática. / In this paper a new methodology for the analysis and classification of skin lesions is presented. The suggested model is divided into four steps which comprise the pre processing of images, segmentation of the desired object, feature extraction and lesions classification. In the pre processing step, it is applied the RGB color model, color quantization and anisotropic diffusion filter. In segmentation, the smoothed image is submitted to the closing operation of mathematical morphology, arc-weight estimation in the graph and the image-foresting transform with only two seeds. The feature extraction is based on the application of ABCD rule. In asymmetry was applied the perpendicular ratio concept on the greater diagonal obtained and, to the border, the vector product and the inflection point were implemented to provide the contour curvature percentage. For color, average values, variance, standard deviation, homogeneity and contrast were calculated. For differential structure was developed fractal dimension and energy. In the last stage, classification, optimum-path forest was used. The classification results are presented by malignancy, when all types of lesions are together, and by categories, when the types of lesions are grouped two by two. For the model were performed several tests with different color models, the form of application the quantization, differentiation in the calculation of the quantity of filter iterations of anisotropic diffusion and the possibility of not applying the mathematical morphology.

Um dos mais freqüentes tumores existentes é o câncer de pele. Quando identificado precocemente este tipo de câncer apresenta altos percentuais de cura. Para isso é necessário o reconhecimento de suas características. As características analisadas fundamentam-se em identificadores como: Assimetria da lesão (A); Irregularidade das Bordas (B); Cor (C) e Diâmetro (D). Neste trabalho utiliza-se como ferramenta o Processamento de Imagens digitais para o pré-diagnóstico do câncer de pele. / Skin cancer is one of the most frequent tumors . When early diagnosticated this kind of cancer reachs high percentage of cure. But the identification of its characteristics is necessary. The characteristics to be analised are: Asymmetry (A); Irregularity border (B); Color (C) and diameter (D). The present work uses as tool for first diagnostic of skin cancer the digital images processing.