Detección de cáncer de piel asistido por ordenador con especialización en melanomas

Abstract

El cáncer de piel se deriva en múltiples enfermedades, entre ellas la de mayor peligro es el melanoma que es una enfermedad producida principalmente debido a la exposición excesiva al sol. El melanoma es considerado el cáncer de piel más agresivo porque tiene la capacidad de invasión profunda, comprometiendo los órganos vitales y el cerebro. Por esta razón es importante detectar esta enfermedad en etapas tempranas. Existen dos métodos para detectar el melanoma: el método visual que está sujeto a la experiencia de los médicos; y el método automático que emplea un sistema computacional. En la presente investigación se propone el desarrollo de un sistema computacional para asistir al médico al momento de generar un diagnóstico. Con esto se proporciona una segunda opinión que puede reafirmar el análisis obtenido, o puede derivar al paciente a una biopsia de confirmación. El sistema computacional para la detección de cáncer de piel tipo melanoma emplea áreas de la investigación de interés científico y clínico. El sistema vincula el procesamiento digital de imágenes y el aprendizaje de máquina. Se emplea una base de datos confiable que contiene imágenes con sus respectivas máscaras, y el diagnóstico de cada una de ellas. Para analizar cada imagen se realiza el siguiente proceso: Segmentación, donde se divide la imagen en sus partes constituyentes y se extrae el área de interés representada por la máscara de cada imagen; además se obtiene el grado de similitud entre la máscara extraída y su equivalente de la base de datos. La extracción de características, donde se busca las características de asimetría, borde, color, textura y velo blanco-azul. La clasificación, donde se compara el clasificador SVM con el árbol de decisiones, dando como resultado que el SVM tiene mejores prestaciones para el sistema de detección. El resultado final es que el sistema SVM presenta un 98.1% de sensibilidad y 80.1% de exactitud al trabajar con 28 características.