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dc.contributor.advisorGertrudes, Jadson Castropt_BR
dc.contributor.advisorOliveira, Roberta Barbosapt_BR
dc.contributor.authorBarros, Gabriel Lana Nascimento-
dc.date.accessioned2021-04-29T19:18:07Z-
dc.date.available2021-04-29T19:18:07Z-
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.citationBARROS, Gabriel Lana Nascimento. Comparação de técnicas de remoção de pelos para segmentação de lesões de pele em imagens dermatoscópicas. 2021. 53 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/3010-
dc.description.abstractA presença de pelos em imagens dermatoscópicas pode afetar negativamente a acurácia de algoritmos de diagnóstico de lesões de pele tanto na segmentação da lesão, como na extração de características da mesma. Por esta razão, aplicar métodos de remoção de pelos como um pré-processamento se mostra interessante, já que a extração de pelos pode contribuir para um melhor resultado dos algoritmos de classificação de lesões de pele. No presente trabalho, diferentes técnicas de detecção de pelos e de restauração de imagens dermatoscópicas são apresentadas. O objetivo deste trabalho é comparar técnicas de remoção de pelos para segmentação de lesões de pele em imagens dermatoscópicas, a fim de verificar se estas técnicas melhoram o resultado da segmentação e quais são as melhores técnicas. Para isso ser realizado, foi proposta uma metodologia para realização do trabalho, onde primeiramente será efetuada a remoção de pelos na imagem de entrada, em seguida a lesão na imagem será segmentada e finalmente o resultado da segmentação será comparado com o ground-truth e avaliado por métricas tais como, acurácia, sensibilidade, especificidade, índice de similaridade de Jaccard e coeficiente de Dice. Com os resultados obtidos neste trabalho, pode-se concluir que a remoção de pelos melhora a segmentação de lesões em imagens dermatoscópicas, já que os resultados das métricas aplicadas foram melhores no conjunto de imagens onde a remoção de pelos foi utilizada, tendo como melhor método de remoção de pelos o inpainting baseado em exemplos, utilizando a operação generalizada de fechamento com aprimoramento da máscara binário de pelos gerada. A acurácia, sensibilidade e especificidade deste método foram de 0, 87693, 0, 78265 e 0, 93842 respectivamente, para o conjunto de imagens com pelos e de 0, 87262, 0, 82440 e 0.91256 respectivamente para o conjunto de imagens sem pelos.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectPré-processamento de imagenspt_BR
dc.subjectdetecção de pelospt_BR
dc.subjectremoção de pelospt_BR
dc.subjectsegmentação de lesões de pelept_BR
dc.subjectimagens dermatoscópicaspt_BR
dc.titleComparação de técnicas de remoção de pelos para segmentação de lesões de pele em imagens dermatoscópicas.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeGertrudes, Jadson Castropt_BR
dc.contributor.refereeOliveira, Roberta Barbosapt_BR
dc.contributor.refereeCámara Chávez, Guillermopt_BR
dc.contributor.refereeLuz, Eduardo José da Silvapt_BR
dc.description.abstractenThe presence of hair in dermoscopic images may negatively affect the accuracy of skin lesion classification algorithms in lesion segmentation and skin feature extraction. Therefore, applying hair removal methods as a preprocessing step is possibly beneficial, as hair extraction may contribute to a better outcome of skin lesion classification algorithms. In this study, different hair detection and restoration techniques for dermoscopic images are explored. The objective of this work is to compare hair removal techniques for segmentation of skin lesions in dermoscopic images to verify whether these techniques improve the result of the segmentation, and which are the best techniques to be applied. The methodology utilized in the study consisted of applying hair removal techniques on the input image; then, the lesion in the image is segmented; finally, the result of the segmentation will be compared with the groundtruth and evaluated using metrics such as accuracy, sensitivity, specificity, Jaccard similarity index, and Dice coefficient. Based on the results of this work, conclusions can be drawn that hair removal improves the segmentation of lesions in dermoscopic images, for the results of the applied metrics were better in the set of images where hair removal techniques were applied. The best hair removal technique found was the exemplar based inpainting method with the enhanced binary hair mask generated by the generalized closing operation as its input. The accuracy, sensibility and specificity of this method were 0, 87693, 0, 78265 and 0, 93842, respectively, for the set of images with hair, and 0, 87262, 0, 82440 and 0.91256, respectively, for the set of images without hair.pt_BR
dc.contributor.authorID15.1.4330pt_BR
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