Development and Research of Skin Lesion Detection and Classification Method

Abstract

[ENG]The aim of the final project is to develop a method for the detection and classification of skin moles. The written work of the bachelor's project consists of an introduction, in which the reader is introduced to the problems to be solved, an analysis of the latest literature, which provides information on similar solutions. The project pays great attention to the mathematical substantiation of the proposed method, which explains the principles of digital image segmentation and the classification of moles using the ABCD rule. The section of the proposed method details the method of skin mole detection and classification, which consists of three main steps, i.e. 1) segmentation of skin moles using UNet deep neural network, 2) extraction of marks from segmented images, and 3) classification of skin moles. The experimental research section of the bachelor's final project presents the results of the accuracy of the proposed skin mole detection and classification algorithm. At the end of the project, the obtained conclusions and the list of used literature are presented.Keywords:Computer Vision, skin lesion classification, melanoma, U-net[SPA]El objetivo del proyecto final es desarrollar un método para la detección y clasificación de lunares cutáneos. El presente trabajo fin de grado consta de una introducción, en la que se presenta al lector los problemas a resolver, un análisis de la última literatura, que aporta información sobre soluciones similares. El proyecto presta gran atención a la fundamentación matemática del método propuesto, que explica los principios de la segmentación de imágenes digitales y la clasificación de lunares utilizando la regla ABCD. La sección del método propuesto detalla el método de detección y clasificación de lunares cutáneos, que consta de tres pasos principales 1) segmentación de lunares cutáneos utilizando la red neuronal profunda UNet, 2) extracción de marcas de imágenes segmentadas y 3) clasificación de lunares cutáneos. La sección de investigación experimental del trabajo fin de grado presenta los resultados de la precisión del algoritmo de clasificación y detección de lunares cutáneos propuesto. Al final del proyecto se presentan las conclusiones obtenidas y el listado de literatura utilizada. Palabras Clave: Visión artificial, clasificación de lesiones cutáneas, melanoma, U-net