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FUNDAMENTO: Técnicas automatizadas de exame e análise das bordas de lesões cutâneas tornaram-se um importante campo de pesquisa para distinguir lesões pigmentadas malignas de lesões benignas. Um padrão de pigmento abrupto na periferia de uma lesão cutânea é uma das características dermatoscópicas mais importantes para detectar comportamento neoplásico. No ambiente clínico atual, a lesão é dividida em uma torta virtual com oito seções. Cada seção é examinada por um dermatologista para o corte abrupto e pontuada de acordo, o que pode ser tedioso e subjetivo. MÉTODOS: Este estudo introduz uma nova abordagem para quantificar objetivamente a abruptidade dos padrões de pigmento ao longo da periferia da lesão. Na abordagem proposta, primeiro, a borda da lesão cutânea é detectada pelo método de detecção de borda baseado em densidade. Em segundo lugar, a borda detectada é escalonada gradualmente através de operações vetoriais. Em seguida, ao longo das bordas escalonadas gradualmente, a homogeneidade dos padrões de pigmento é calculada em diferentes escalas. Através desse processo, características estatísticas de textura são extraídas. Além disso, diferentes espaços de cor são examinados para a eficácia da análise de textura. RESULTADOS: O método proposto foi testado e validado em 100 imagens de dermatoscopia (31 melanomas, 69 benignas). Os resultados analisados indicam que o método proposto é eficiente na detecção de malignidade. Mais especificamente, obtivemos uma especificidade de 0.96 e uma sensibilidade de 0.86 para detecção de malignidade em um determinado espaço de cor. A medida-F, média harmônica de recall e precisão, do framework foi reportada como 0.87. CONCLUSÕES: O uso de homogeneidade de textura ao longo da periferia da borda da lesão é um método eficaz para detectar malignidade da lesão cutânea em imagens de dermatoscopia. Entre os diferentes espaços de cor testados, o canal azul do espaço de cor RGB é o canal de cor mais informativo para detectar malignidade em lesões cutâneas. Isso é seguido pelo canal Cr do espaço de cor YCbCr, e Cr é seguido de perto pelo canal verde do espaço de cor RGB.
Kaya et al. (Sáb,) estudaram essa questão.