Texture descriptors based on adaptive neighborhoods for classification of pigmented skin lesions

Abstract

Se proponen diferentes descriptores de textura para la clasificación automática de lesiones cutáneas a partir de imágenes dermoscópicas. Se basan en el análisis de textura de color obtenido de (1) morfología matemática del color (MM) y mapas autoorganizativos de Kohonen (SOM) o (2) patrones binarios locales (LBP), calculados con el uso de barrios adaptativos locales de la imagen. Ninguno de estos dos enfoques necesita un proceso de segmentación anterior. En el primer descriptor propuesto, los barrios adaptativos se utilizan como elementos de estructuración para llevar a cabo operaciones MM adaptables que se combinan aún más mediante el uso de KOhonen SOM; esto se ha comparado con una versión no adaptativa. En la segunda, las vecindades adaptables permiten definir mapas de entidades geométricas, a partir de los cuales se calculan histogramas LBP. Esto también se ha comparado con un enfoque clásico de LBP. Un análisis de las características operativas del receptor de los resultados experimentales muestra que el enfoque adaptativo de LBP basado en la vecindad produce los mejores resultados. Supera a las versiones no adaptativas de los descriptores propuestos y las predicciones visuales de los dermatólogos.