Detecção de lesões de câncer de pele utilizando análise de componentes independentes e análise discriminante linear

Abstract

O câncer de pele vem se configurando como o mais frequente em toda a população brasileira. A exposição excessiva à radiação solar é o fator principal de risco. Diante dessa situação, o método mais simples para a diminuição das taxas de incidência e mortalidade relativas ao câncer de pele é o diagnóstico precoce. Este trabalho tem como objetivo apresentar um método diagnóstico auxiliado por computador baseado em processamento de imagens para detecção de lesões de câncer de pele melanoma e não melanoma utilizando Análise de Componentes Independente (ICA) para extração de características, o algoritmo de máxima Relevância e Mínima Redundância (mRMR) para redução de dimensionalidade e Análise Discriminante Linear (LDA) para a classificação das imagens. A capacidade do método foi avaliada pela técnica de validação cruzada, e atingiu 100% de acurácia, 100% de sensibilidade e 100% de especificidade ao analisar todas as amostras.

Skin cancer has become the most frequent in the brazilian population. Excessive exposure to solar radiation is the major risk factor. In this situation, the simplest method to reduce incidence and mortality rates related to skin cancer is early diagnosis. This work aims to present a computer-aided diagnostic method based on image processing for the detection of melanoma and non-melanoma skin cancer lesions using Independent Component Analysis (ICA) for feature extraction, the algorithm of maximum Relevance and Minimal Redundancy (mRMR) for reduction of dimensionality and Linear Discriminant Analysis (LDA) for image classification. The ability of the method was evaluated by the crossvalidation technique, and reached 100% of accuracy, 100% of sensitivity and 100% of specificity when analyzing all samples.