Segmentação, análise e classificação de imagens de lesões de pele usando dimensão fractal

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSanches, Ionildo José-
Autor(es): dc.contributorSanches, Ionildo José-
Autor(es): dc.contributorMorais, Erikson Freitas de-
Autor(es): dc.contributorBorges, Helyane Bronoski-
Autor(es): dc.creatorFabri, Thays Aparecida-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T21:42:49Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T21:42:49Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-18-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-18-
Data de envio: dc.date.issued2015-05-28-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15918-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/658885-
Descrição: dc.descriptionMelanoma is a type of skin tumor that most affects the population of clear skin. Although not as common among skin tumors, melanoma is the most aggressive, so early diagnosis is of paramount importance. To distinguish a benign from a malignant melanoma can be used the rules ABCD, where A is related to the asymmetry of melanoma, B is related to melanoma edge C is associated with the colors melanoma and finally D which is associated with melanoma diameter. This work aims to segment, analyze and classify images of skin lesions acquired in a public image bank. Melanoma edge analysis was performed using the fractal dimension, and from the values obtained in the application of rules A, B and C lesions were classified as malignant or benign. With the use of the three rules (A, B and C) was reached at 80,76% accuracy in the skin lesions of image classification.-
Descrição: dc.descriptionO melanoma é um tipo de tumor cutâneo que atinge mais a população de pele clara. Apesar de não ser tão comum entre os tumores de pele, o melanoma é o mais agressivo, por isso, um diagnóstico precoce é de suma importância. Para diferenciar um melanoma benigno de um maligno pode ser utilizada as regras ABCD, onde o A é relacionado com a assimetria do melanoma, B é relacionado com a borda do melanoma, C é relacionado com as cores que o melanoma possui e por fim o D que é relacionado com o diâmetro do melanoma. Este trabalho tem como objetivo segmentar, analisar e classificar imagens de lesões de pele adquiridas de um banco de imagens públicas. A análise da borda do melanoma foi realizada utilizando a dimensão fractal, e a partir dos valores obtidos na aplicação das regras A, B e C as lesões foram classificadas em malignas ou benignas. Com o uso das três regras (A, B e C) foi possível chegar a 80,76% de acerto na classificação das imagens de lesões de pele.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherPonta Grossa-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Informática-
Publicador: dc.publisherCiência da Computação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectPele - Câncer-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento de imagens-
Palavras-chave: dc.subjectFractais-
Palavras-chave: dc.subjectSkin - Cancer-
Palavras-chave: dc.subjectImage processing-
Palavras-chave: dc.subjectFractals-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleSegmentação, análise e classificação de imagens de lesões de pele usando dimensão fractal-
Título: dc.titleSegmentation, analysis and image classification of skin injury using fractal dimension-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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