Analiza i detekcja struktur lokalnych w czerniaku złośliwym

mgr inż. Joanna Jaworek-Korjakowska

Promotor: Prof. zw. dr hab. inż. Ryszard Tadeusiewicz
Dyscyplina: Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna


Podstawowym celem badania dermoskopowego jest diagnostyka różnicowa zmian barwnikowych z podziałem na zmiany melanocytowe i niemelanocytowe. Jeżeli zmiana jest melanocytowa zadaniem dermatologa jest poprawne odróżnienie łagodnych zmian melanocytowych od jednego z najgroźniejszych nowotworów, czyli czerniaka złośliwego.

Jedną z najbardziej obiecujących technik wczesnego wykrywania czerniaka jest zastosowanie nowoczesnych metod komputerowego przetwarzania obrazów medycznych. Obrazy dermoskopowe ze względu na złożoną strukturę lokalną, dużą ilość kolorów oraz informacji morfologicznych, są często bardzo trudne w interpretacji. Dzięki komputerowemu przetwarzaniu obrazów dermoskopowych możliwe staje się wydobycie z całego obrazu jedynie tych elementów, które są ważne z diagnostycznego punktu widzenia, co bardzo ułatwia proces ich dalszego analizowania.

Dotychczasowe wysiłki w badaniach nad rozpoznawaniem czerniaka złośliwego skupiały się przede wszystkim na analizowaniu cech globalnych zmiany (asymetria, poszarpanie krawędzi, siatka barwnikowa). Zainteresowanie analizą struktur lokalnych, których poprawna detekcja pozwala jeszcze precyzyjniej różnicować zmiany, było znacznie mniejsze. W niniejszej pracy przedstawiono rozważania związane właśnie z analizą struktur lokalnych obrazów dermoskopowych. W wyniku tych rozważań zaproponowano algorytmy dotyczące analizy struktur lokalnych obrazów dermoskopowych oraz zbadano możliwości wykorzystania komputerowego przetwarzania obrazów medycznych w rozpoznawaniu struktur lokalnych w czerniaku złośliwym.

W ramach niniejszej rozprawy zaprojektowano i zaimplementowano kompletne algorytmy detekcji i analizy struktur lokalnych występujących w zmianach skórnych, szczególnie w czerniaku złośliwym.

Uzyskane wyniki potwierdzają słuszność postawionej tezy, a zastosowane algorytmy, które działają w sposób automatyczny, pozwalają na ich skuteczne wykorzystywanie w badaniach diagnostycznych, zarówno rutynowych wykonywanych przez lekarzy rodzinnych jak i w specjalistycznych ośrodkach zdrowia.

Cyfrowa analiza obrazów dermoskopowych choć jeszcze nie daje stuprocentowej pewności (warto dodać, że badanie histopatologiczne też nie jest stuprocentowe) może stanowić dobre narzędzie uzupełniające w diagnostyce różnicowej łagodnych zmian melanocytowych i czerniaków. Główną zaletą automatycznych systemów przetwarzania i analizy obrazu jest brak wpływu doświadczenia dermatologa na ocenę zmiany. Dalszymi zaletami są: obiektywna ocena podobnych obrazów oraz możliwość śledzenia ewolucji zmian, co może przyczynić się do zwiększenia trafności rozpoznań klinicznych oraz poprawy umiejętności diagnostycznych lekarzy.

Pełna wersja autoreferatuautoreferat_jjk.pdf

Prof. dr hab. Irena Roterman-Konieczna:recenzja_i_roterman.pdf
Prof. nadzw. dr hab. inż. Antoni Grzanka:recenzja_a_grzanka.pdf

- Jaworek - Korjakowska J., Tadeusiewicz R.: Assessment of asymmetry in dermoscopic colour images of pigmented skin lesions(Biomed 2013),Proc. 10th IASTED Int. Conf. on Biomedical Engineering, Innsbruck, Austria, 2013.

-Jaworek - Korjakowska J., Tadeusiewicz R.: Hair removal from dermoscopic colour images, Bio-Algorithms and Med-Systems / Jagiellonian University. Medical College, 2013, artykuł przyjęty do druku.

-Jaworek - Korjakowska J.:Automatic detection of melanomas: an application based on the ABCD criteria(ITIB), Lecture Notes in Computer Science, Springer, R. 7339, 2012, s. 67-76.

-Tadeusiewicz R., Jaworek J., Kańtoch E., Miller J., Pięciak T. Przybyło J.: Wprowadzenie do modelowania systemów biologicznych oraz ich symulacji w środowisku MATLAB], UMCS Lublin, 2012.

- Jaworek J., Augustyniak P.: A cardiac telerehabilitation application for mobile devices ,Computing in cardiology : September, 18th–21st, 2011, Hangzhou, China

- Kańtoch E., Jaworek J., Augustyniak P., 2011, Design of a wearable sensor network for home monitoring system, Proceedings of the Federated Conference on Computer Science and Information Systems pp. 401-403.

- Pięciak T., Gorgoń M., Jaworek J.: Neural networks for medical image processing, Bio-Algorithms and Med-Systems / Jagiellonian University. Medical College, R. 7(4), 2011, s. 101–110.

- Jaworek J., Augustyniak P.: Heart rate monitoring system dedicated for cardiac telerehabilitation , Á. Jobbágy (Ed.): 5th European IFMBE Conference, IFMBE Proceedings 37, Springer Berlin Heidelberg New York. Budapest, Hungary 2011 pp. 462-465.

-Jaworek - Korjakowska J.: Wykorzystanie metod przetwarzania obrazów w rozpoznawaniu i diagnostyce czerniaka złośliwego, PAR Pomiary Automatyka Robotyka, R. 15(12), 2010, s. 100–101.

- Jaworek J., Kańtoch E.: Specjalistyczna aplikacja do analizy zdjęć tomografii komputerowej mózgu oraz zdjęć mammograficznych, Zeszyt Laureatów AGH, Wydawnictwo STN AGH, Kraków 2009.

- Jaworek J., Kańtoch E.: Aplikacja do przetwarzania obrazów medycznych wspomagająca diagnozowanie chorób, Zeszyt Laureatów AGH, Wydawnictwo STN AGH, Kraków 2008.