Clasificación de nevus mediante el cálculo de la dimensión fractal y el análisis armónico del contorno extraído de imágenes multiespectrales

Abstract

La implementación de algoritmos que permiten clasificar imágenes provenientes de dermatoscópios digitales con el propósito de mejorar los procesos de detección temprana de melanomas, es un aspecto clave en la solución de la problemática existente en muchos centros hospitalarios dentro y fuera del país. En este sentido, se desarrolló una herramienta prototipo que permite la clasificación de imágenes multiespectrales de nevus, tomando como referencia previa el valor de la dimensión fractal y posteriormente haciendo uso de los coeficientes de Fourier; ambos cálculos fueron aplicados al contorno extraído de dichas imágenes. La validación de los cálculos que permitieron la distinción se hizo mediante un análisis de varianza para el caso de dimensión fractal, lo que permitió mostrar la diferencia estadística de los valores de la dimensión asociados a los nevus. Por otro lado, se aplicó el análisis del discriminante lineal a los coeficientes del Fourier del contorno y así lograr una clasificación prematura haciendo uso del aprendizaje de máquina. Este estudio, logra develar una evidente potencialidad en lo concerniente a los parámetros dimensión fractal y coeficientes de Fourier como elementos siginificativos que pudieran incorporarse al desarrollo futuro de clasificadores de nevus, con el propósito de facilitar