RT info:eu-repo/semantics/article
T1 Texture descriptors based on adaptive neighborhoods for classification of pigmented skin lesions
A1 González Castro, Víctor
A1 Debayle, Johan
A1 Wazaefi, Yanal
A1 Rahim, Mehdi
A1 Gaudy-Marqueste, Caroline
A1 Grob, Jean-Jacques
A1 Fertil, Bernard
A2 Ingenieria de Sistemas y Automatica
K1 Estadística
K1 Medicina. Salud
K1 Barrios de adaptación general
K1 Patrones binarios locales
K1 Morfología matemática
K1 Mapas de auto-organización
K1 Descripción de la textura
AB 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.
PB Society of Photo-optical Instrumentation Engineers (SPIE)
YR 2019
FD 2019-07-17
LK http://hdl.handle.net/10612/11033
UL http://hdl.handle.net/10612/11033
NO Journal of Electronic Imaging, 2015, vol.24, n. 6
NO art. 061104
DS BULERIA. Repositorio Institucional de la Universidad de León
RD 25-abr-2024