Computer aided detection and classification of pigment network in pigmented skin lesions

Teledermoscopy is a recent medical practice where a primary care physician takes a picture of the Pigmented Skin Lesion and sends it telematically to the Dermatologist for a remote diagnosis. Its creation has boosted the development of computer-aided diagnosis with means of image processing techniques. Early Melanoma detection is the main target of this new tendency. Melanoma can be characterized by some structures and features. Association studies with histopathological diagnosis have demonstrated Atypical Pigment Network to be an indicative for the malign tumor. A pigment network can be either typical or atypical. Atypical Pigment Network consists of a net of hypopigmented holes non-uniformly distributed throughout the lesion, broad darker lines and hyperpigmented areas covering the meshes. A tool in Matlab has been created in order to detect the presence of a pigment network and if so, distinguish between typical and atypical, giving an estimation of risk. Given a dermatoscopic image, several stages have been followed, such artifacts’ removal and contrast enhancement by filtering, segmentation of the lesion from the background by a clustering algorithm and feature extraction by morphological operators and some calculations. To classify the network certain created coefficients have been assessed such Spatial Uniformity of the meshes and thickness of the lines. Thresholds have been set for the differentiation. 35 images have been tested and as a result, 33 have been successfully classified, giving sensitivity, specificity and accuracy above 90%.

La teledermoscopia è una recente pratica medica nella quale il medico di medicina generale acquisisce una foto della lesione pigmentata della pelle del paziente e la invia telematicamente al Dermatologo per una diagnosi remota. La creazione di tale servizio a distanza ha spinto lo sviluppo di algoritmi e tecniche di diagnosi assistita dal computer tramite elaborazione delle immagini, atte a favorire il rilevamento precoce del Melanoma. Il Melanoma può essere caratterizzato da alcune strutture e caratteristiche. Una rete pigmentata può essere di due tipologie: tipica o atipica. Studi di associazione con diagnosi istologiche hanno dimostrato come la rete pigmentata atipica costituisca un fattore prognostico indicativo di tumore maligno. La rete pigmentata atipica presenta dei buchi ipopigmentati non uniformemente distribuiti lungo la lesione, contorni scuri e spessi, e regioni iperpigmentate. Scopo di questa tesi é stato lo sviluppo di un tool in Matlab per rilevare automaticamente la presenza di queste caratteristiche rete, e distinguere quindi tra rete pigmentata tipica e atipica. Data un’immagine dermatoscopica, alcuni step sono stati seguiti, come per esempio la rimozione di artifatti, il miglioramento del contrasto mediante operazioni su istogramma e filtraggio, segmentazione della lesione dallo sfondo mediante un algoritmo di clustering, e l’estrazione della caratteristica cercata mediante operatori morfologici. Per classificare correttamente la rete, sono stati valutate alcune caratteristiche quali l’uniformità spaziale dei buchi e lo spessore delle linee, definendo soglie opportune per la differenziazione. Gli algoritmi sviluppati sono stati testate su 35 immagini, risultando in 33 immagini classificate correttamente, con sensitività e specificità oltre il 90%.