Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Òptica i Optometria
Royo Royo, Santiago
2015-09-08
En col·laboració amb la Universitat de Barcelona (UB), la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) i l’Institut de Ciències Fotòniques (ICFO)
The ABCDE (Asymmetry, Border, Color, Rambla de Sant Nebridi, 10, Diameter and Elevation) rule represents a commonly used clinical guide for the early identification of melanoma. Here we develop a methodology based on an Artificial Neural Network which is trained to stablish a clear differentiation between benign and m lesions. This machine learning approach improves prognosis and diagnosis accuracy rates. align In order to obtain the 6 morphological feature data set for each of the 69 lesions considered, a 3D handheld system is used for acquiring the skin images and an image processing algorithm is applied.
Master thesis
English
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació; Neural networks (Computer science); Image processing; Melanoma; feature extraction; classification methods; artificial neural network (ANN); Xarxes neuronals (Informàtica); Imatges -- Processament
Universitat Politècnica de Catalunya
S'autoritza la difusió de l'obra mitjançant la llicència Creative Commons o similar 'Reconeixement-NoComercial- SenseObraDerivada'
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
Open Access
Treballs acadèmics [82541]