メラノーマコンピュータ支援診断のためのシンプルで正確な境界検出アルゴリズム

Simple and Accurate Border Detection Algorithm for Melanoma Computer Aided Diagnosis.

• Cataldo Guaragnella
• Maria Rizzi

抄録

近年、癌性疾患の中でもメラノーマの発生率が増加していることから、皮膚病変の解析と特徴付けのためのコンピュータ支援への関心が高まっています。メラノーマの早期発見は、予後の改善と患者の5年生存率の高さを保証するために不可欠である。皮膚病変の臨床診断は、人間の視覚と医師の経験と専門知識に依存するため、難易度が高く、つまらないものではない。したがって、皮膚病変画像の重要な細部を正確に抽出するコンピュータ手法は、皮膚科医のがん検出を支援することができる。特に、皮膚病変の形状、大きさ、色、肌質の種類が多岐にわたるため、境界検出はコンピュータビジョンの重要な課題である。本論文では，皮膚鏡画像中の色素性皮膚病変の自動かつ効果的なセグメンテーション手法を紹介する．提案手法は、画像改善のために他の信号処理を採用することなく、病変領域のマスクを抽出するために採用されている。また、一般に公開されているデータベースを用いて定量的な実験評価を行った。その結果、不規則な境界、病変部と皮膚の間の滑らかな遷移、ノイズ、アーチファクトの存在に対して、本手法の妥当性と高いロバスト性を示すことができた。

The interest of the scientific community for computer aided skin lesion analysis and characterization has been increased during the last years for the growing incidence of melanoma among cancerous pathologies. The detection of melanoma in its early stage is essential for prognosis improvement and for guaranteeing a high five-year relative survival rate of patients. The clinical diagnosis of skin lesions is challenging and not trivial since it depends on human vision and physician experience and expertise. Therefore, a computer method that makes an accurate extraction of important details of skin lesion image can assist dermatologists in cancer detection. In particular, the border detection is a critical computer vision issue owing to the wide range of lesion shapes, sizes, colours and skin texture types. In this paper, an automatic and effective pigmented skin lesion segmentation method in dermoscopic image is presented. The proposed procedure is adopted to extract a mask of the lesion region without the adoption of other signal processing procedures for image improvement. A quantitative experimental evaluation has been performed on a publicly available database. The achieved results show the method validity and its high robustness towards irregular boundaries, smooth transition between lesion and skin, noise and artifact presence.