Autodetección del cáncer de piel

El cáncer de piel es la forma más común de cáncer en humanos; mata a personas en muchas partes del mundo. Cada año se diagnostican más de 68.000 casos de melanoma en EE.UU. y unos 80.000 en Canadá. El médico se enfrenta a muchas dificultades para realizar un diagnóstico preciso de la lesión a través de sus características y a simple vista. Por ello, es necesario desarrollar métodos automáticos para aumentar la precisión del diagnóstico. En esta tesis, se implementaron dos etapas principales; la primera es la segmentación de la lesión, mientras que la otra etapa es la detección del cáncer. La primera etapa es la segmentación de la lesión, que incluye la detección de bordes de la imagen de la lesión basada en la combinación de los filtros de Markov y Laplace, seguida de la conversión de la imagen al espacio de color YUV y la selección del canal U para su procesamiento. La segunda etapa es el diagnóstico de la lesión, que se realiza utilizando las reglas ABCD, sugiriendo un nuevo método para determinar la asimetría basado en la rotación de la lesión y dividiéndola en dos partes, una horizontal y otra vertical.