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Distinguishing melanocytic nevi from melanomas using static and dynamic infrared thermal imaging

Título
Distinguishing melanocytic nevi from melanomas using static and dynamic infrared thermal imaging
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2019
Autores
C. Magalhães
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ricardo Vardasca
(Autor)
FEUP
Ver página pessoal Sem permissões para visualizar e-mail institucional Pesquisar Publicações do Participante Ver página do Authenticus Sem ORCID
M. Rebelo
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Rita Valenca-Filipe
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
M. Ribeiro
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Vol. 33 9
Páginas: 1700-1705
ISSN: 0926-9959
Editora: Wiley-Blackwell
Outras Informações
ID Authenticus: P-00Q-HC1
Abstract (EN): Background The incidence rates of melanoma have risen to worrying levels over the last decade. Delayed diagnosis, due to faults on the detection stage, indicates the necessity of new aiding diagnosis techniques. Since metabolic activity is highly connected to neoplasia formation, a detection technique that focuses its results on vascular responses, as Infrared thermal (IRT), seems to be a viable option. Materials and methods Static and dynamic (cooling) thermal images of melanoma and melanocytic nevi lesions were collected and analysed to retrieve thermal parameters characteristic of this skin lesion types. The steady-state and dynamic variables were tested separately with different machine learning classifiers to verify whether the distinction of melanoma and nevi lesions was achievable. Results The differentiation of both types of skin tumours was doable, achieving an accuracy of 84.2% and a sensitivity of 91.3% with the implementation of a learner based on support vector machines and an input vector composed by static variables. Conclusion The use of IRT for skin tumour classification is achievable, but some improvement is needed to raise the metrics of sensitivity and specificity. For future work, it is recommended the study of dynamic parameters for the classification of other types of skin neoplasia.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 6
Documentos
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