Melanoma Recognition System para Windows

Hemos desarrollado un sistema rápido y fiable que es capaz de detectar y clasificar lesiones cutáneas con alta precisión. Utilizamos imágenes en color de lesiones cutáneas, técnicas de procesamiento de imágenes y un clasificador AdaBoost para distinguir el melanoma de las lesiones pigmentadas benignas. Como primer paso del análisis del conjunto de datos, se implementa una secuencia de preprocesamiento para eliminar el ruido y las estructuras no deseadas de la imagen en color. En segundo lugar, un enfoque de segmentación automatizada localiza las regiones sospechosas de lesiones mediante el crecimiento de regiones después de un paso preliminar basado en la segmentación de color adaptativa. Luego, nos basamos en el análisis cuantitativo de imágenes para medir una serie de atributos candidatos que se espera contengan suficiente información para diferenciar melanomas de lesiones benignas. Por último, las características seleccionadas se suministran al algoritmo AdaBoost para construir un clasificador robusto.