Caracterização e Classificação de Conjuntos Desbalanceados de Dermoscopias

Abstract

Objetivo: Investigar técnicas de inteligência computacional para caracterizar e classificar conjuntos desbalanceados de lesões dermoscópicas. Métodos: O método desenvolvido contempla técnicas para pré-processamento de imagens, extração de atributos (características), sobreamostragem, seleção de atributos, e construção e avaliação de classificadores. Vinte configurações do método foram avaliadas em 274 dermoscopias públicas com 48 melanomas e 226 nevos. Resultados: Atingiu-se a maior acurácia média, 83,57%, após reduzir o número de características em pelo menos 48,86%. Em geral, a sobreamostragem melhorou a sensitividade média. Conclusão: Os melhores resultados do método na caracterização e classificação de um conjunto desbalanceado de dermoscopias foram promissores e competitivos com algumas referências recentes.