Instrumente moderne de depistare a melanomului cutanat: aplicație SelfChecker pentru analiza nevilor și melanoamelor prin intermediul imaginilor digitale

Abstract

Cercetările clinice şi cele statistice au confirmat că melanomul este cea mai periculoasă formă de manifestare a cancerului de piele care evoluează rapid provocând, la nivel mondial, în rândul populației, o mortalitatea ridicată. Ca urmare a incidenței crescute a melanomului, se impune dezvoltarea unor abordări noi care să diferențieze precis și corect leziunile cutanate. Tema propusă prin această teză de doctorat este una de un real interes deoarece aplicațiile SelfChecker pentru analiza leziunilor cutanate oferă o abordare tehnologică modernă pentru a ajuta oamenii cu leziuni cutanate suspecte să decidă dacă trebuie să caute asistență medicală suplimentară. Prezenta teză de doctorat vizează dezvoltarea unui sistem expert ,,Skin Lesions” pentru analiza leziunilor cutanate prin intermediul imaginilor digitate. În vederea atingerii scopului tezei de doctorat, au fost parcurse următoarele etape: - analiza literaturii de specialitate privind utilizarea metodelor de procesare și interpretare automată a informației din imaginile dermatoscopice digitale; - achiziția imaginilor leziunilor cutanate realizată cu un dispozitiv mobil capabil să genereze la ieșirea acestuia o imagine digitală; - selecția și descrierea caracteristicilor folosite pentru investigarea informației utile conținută în imagini; - preprocesarea imaginilor digitale bazată pe algoritmi de îmbunătățire, îndepărtarea artefactelor și extragerea zonelor de interes bazată pe algoritmi de filtrare liniari, neliniari, wavelets sau transformări Fourier; - segmentarea imaginilor; - operațiile de descriere, recunoaștere, selecție și clasificare ale caracteristicilor obiectelor extrase în procesul de segmentare; - analiza datelor experimentale și interpretarea operațiilor enumerate realizate cu diferite metrici de calitate sau cu metode statistice avansate; - implementarea de metode inovative de diagnoză bazate pe clustere de culoare; - securizarea imaginilor digitale; - implementarea sistemului expert ,,Skin Lesions” ca aplicație de îngrijire a sănătății pentru telefon mobil ce identifică dacă o leziune cutanată poate fi un motiv de îngrijorare și afișează o alertă.