A self-surveillance system for change detection of pigmented skin lesions

Abstract

Melanoma is one of the most common skin cancers. Five per cent of all cancer cases that occur in a year are cases of melanoma, and many people die each year by melanoma because of overdue recognition. Moreover, the number of new cases of melanoma has been increasing in the last 30 years. Fortunately, melanoma is highly curable if detected yearly. To help mitigate this problem, the creation of applications capable of helping the user detect changes in skin moles and seek professional opinions, are instrumental. This dissertation aims at the development of an automated self-surveillance system focused on detecting changes in pigmented skin lesions over time. Quantitative analysis based on the ABCD-rule is applied to detect changes between a baseline and a follow-up image in terms of shape, colour and size. Image similarity measures for comparative evaluation of pair-images are also considered, providing information about new attributes such as colours patterns and texture. Finally, the feasibility of integrating these complementary criteria into a mobile application is evaluated. The application is designed to help scan, track and monitor pigmented skin lesions, allowing the user to compare images taken over time.

Melanoma é um dos tipos de pele cancro mais comum. Cinco por cento de todos os casos de cancro anuais são identificados como melanoma e em muitos casos, o paciente morre devido a um diagnóstico tardio. Ademais, o número de casos de melanoma tem vindo a aumentar nos últimos 30 anos. Felizmente, melanoma tem uma taxa de cura extremamente alta se detetado antecipadamente. Portanto, para ajudar a mitigar este problema, a criação de aplicações capazes de ajudar o utilizador a detetar mudanças em lesões cutâneas, e consequentemente procurar uma opinião profissional, são extremamente uteis. Esta tese tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema automático de auto-vigilância focado na deteção de mudanças em lesões cutâneas ao longo do tempo. Analise quantitativa com base na regra ABCD é aplicada de forma a detetar mudanças entre uma imagem base e uma imagem mais recente em termos de forma, cor e tamanho. Medidas de similaridade entre imagens para a comparação de pares de imagens também foram consideradas, dispondo informação acerca de novos atributos, como cor, padrões e textura. Finalmente, os algoritmos desenvolvidos foram implementados numa aplicação móvel de maneira a avaliar a sua viabilidade num dispositivo móvel. A aplicação foi desenhada de maneira a examinar, localizar e monitorizar uma lesão cutânea pigmantada, podendo assim o utilizador comparar images ao longo do tempo.