Detección de melanomas a partir de imágenes dermatoscópicas (2018)
La posibilidad de sobrevivir al cáncer de piel tipo melanoma es mayor si se detecta y diágnostica en etapas tempranas. Por ello, este proyecto presenta la elaboración de una herramienta basada en el procesamiento de imágenes, capaz de clasificar las lesiones a partir de imágenes dermatoscópicas. El proyecto se dividió en tres etapas: segmentación, obtención de características y clasificación. Para la segmentación se implementaron el método de Otsu, la segmentación semántica y operadores morfológicos para determinar el área correspondiente a la lesión. A partir de las imágenes segmentadas, se obtuvo un histograma de 250 palabras visuales de las imágenes más representativas de cada clase utilizando descriptores de color y forma; por último, se entrenó un clasificador SVM con el cual se obtuvo una precisión máxima del 78%, siendo los mejores resultados correspondientes al uso del espacio de color HSV e implementando un clasificador con kernel Gaussiano.