Detección de melanomas a partir de imágenes dermatoscópicas
dc.contributor.advisor | Camargo Casallas, Luz Helena | spa |
dc.contributor.author | Cruz Mahecha, María Fernanda | spa |
dc.contributor.author | Vargas Martínez, María Fernanda | spa |
dc.date.accessioned | 2019-04-29T15:10:11Z | |
dc.date.available | 2019-04-29T15:10:11Z | |
dc.date.created | 2018-12-13 | spa |
dc.description | 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. | spa |
dc.description.abstract | The possibility of surviving melanoma skin cancer is greater if it is detected and diagnosed early. Therefore, this project presents the development of a tool based on image processing, capable of classifying lesions from dermoscopic images. The project was divided into three stages: segmentation, feature extraction and classification. At segmentation stage the Otsu and semantic segmentation methods were implemented with morphological operators as a post-processing stage to enhance the results. From the segmented images, a histogram of 250 visual words was obtained from the most representative images of each class using descriptors of color and shape. Finally, an SVM classifier with a maximum precision of 78% was obtained using the HSV color space and a Gaussian kernel. | spa |
dc.format.mimetype | spa | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11349/14814 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional | * |
dc.rights.acceso | Abierto (Texto Completo) | spa |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Dermatoscopía | spa |
dc.subject | Cáncer de piel | spa |
dc.subject | Aprendizaje profundo | spa |
dc.subject | Vocabulario visual | spa |
dc.subject | SVM | spa |
dc.subject.keyword | Dermoscopy | spa |
dc.subject.keyword | Skin cancer | spa |
dc.subject.keyword | Deep learning | spa |
dc.subject.keyword | Bag of words | spa |
dc.subject.keyword | SVM | spa |
dc.subject.lemb | Ingeniería Electrónica - Tesis y disertaciones académicas | spa |
dc.subject.lemb | Melanoma - Diagnóstico | spa |
dc.subject.lemb | Enfermedades de la piel - Diagnóstico | spa |
dc.subject.lemb | Piel - Cáncer - Diagnóstico | spa |
dc.title | Detección de melanomas a partir de imágenes dermatoscópicas | spa |
dc.title.titleenglish | Detection of melanomas from dermatoscopic images | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | spa |
dc.type.degree | Monografía | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | spa |
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