Visión artificial profunda aplicada a la identificación temprana de cáncer no melanoma y queratosis actínica



Título del documento: Visión artificial profunda aplicada a la identificación temprana de cáncer no melanoma y queratosis actínica
Revista: Computación y sistemas
Base de datos:
Número de sistema: 000560468
ISSN: 1405-5546
Autors: 1
Institucions: 1Universidad de Cundinamarca, Fusagasuga, Cundinamarca. Colombia
Any:
Període: Abr-Jun
Volum: 24
Número: 2
Paginació: 751-766
País: México
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Resumen en español El presente artículo expone los resultados sobre el desarrollo de un sistema de procesamiento digital de imágenes basado en visión artificial profunda, para el análisis del cáncer no melanoma y queratosis actínica, cuyo diseño parte del uso de diversos algoritmos que permiten realizar un estudio pormenorizado sobre las características morfológicas y de pigmentación propias de la zona de la piel afectada. Como metodología se empleó el modelamiento matemático y simulación de algoritmos, que se ajustan a los requerimientos de aislar y detectar irregularidades en una imagen de estudio que facilite al especialista un mejor diagnóstico por medio de la interpretación e inferencia sobre el tipo de anomalía encontrada en la piel. En este sentido, se toma como parámetro de estudio un lunar o mancha bajo el modelo estándar ABCDE del melanoma. Finalmente, se establece la importancia del uso de la visión artificial con la inteligencia artificial, con miras a establecer un mejor prospecto de software funcional, que facilite la toma de decisiones al especialista en cuanto al tipo de melanoma y posterior tratamiento a seguir.
Resumen en inglés This article presents the results on the development of a digital image processing system based on deep artificial vision, for the analysis of non-melanoma cancer and actinic keratosis, whose design starts from the use of various algorithms that allow a detailed study on the morphological and pigmentation characteristics of the affected skin area. As a methodology, mathematical modeling and simulation of algorithms were used, which conform to the requirements of isolating and detecting irregularities in a study image that facilitates the specialist a better diagnosis through interpretation and inference about the type of anomaly found in the skin. In this sense, a mole or spot under the standard ABCDE model of melanoma is taken as the study parameter. Finally, the importance of the use of artificial vision with artificial intelligence is established, with a view to establishing a better functional software leaflet, which facilitates decision-making to the specialist regarding the type of melanoma and subsequent treatment to be followed.
Disciplines Ciencias de la computación
Paraules clau: Binarización,
Bordes,
Correlaciones,
Distancias,
Procesamiento de imágenes,
Red neuronal,
Segmentación,
Visión artificial,
Inteligencia artificial
Keyword: Artificial vision,
Binarization,
Correlations,
Distances,
Frontier,
Image processing,
Neural network,
Segmentation,
Artificial intelligence
Text complet: Texto completo (Ver HTML) Texto completo (Ver PDF)