CLASSIFICAZIONE DI MELANOMI BASATA SU ELABORAZIONE DI IMMAGINI E UTILIZZO DI RETI NEURALI

Durante le ultime due decadi, si è osservato un aumento della frequenza di un particolare tumore della pelle, il melanoma. A causa della mancanza di adeguate terapie per una classe di questi tumori particolarmente pericolosa, quelli metastatici, il miglior trattamento attuale risulta essere ancora la diagnosi precoce e la tempestiva asportazione chirurgica del tumore primario. Una nuova tendenza, assecondata da molti dermatologi, è quella di coinvolgere nella lotta al melanoma anche i medici generici, che rappresentano la prima linea di cura tra i pazienti e i centri specialistici. Ad essi infatti dovrebbe essere affidato, come avviene in altre discipline della prevenzione medica, lo screening primario delle lesioni pigmentate della pelle in modo da individuare immediatamente tra i loro pazienti quelli che hanno delle lesioni sospette e necessitano di una visita specialistica dermatologica, e quelli che hanno solamente delle lesioni banali e non corrono alcun tipo di rischio. Oggi, grazie alle nuove tecnologie informatiche e grazie ai miglioramenti dei dispositivi per l’acquisizione delle immagini digitali, abbiamo un nuovo e promettente approccio nella diagnosi delle lesioni pigmentate: l’analisi automatica delle immagini dermoscopiche, a supporto del personale medico non specialistico per la diagnosi precoce dei casi sospetti di melanoma. In questa tesi è stato quindi affrontato il problema di realizzare un sistema informatico capace di classificare in maniera automatica le lesioni cutanee in benigne e sospette, partendo dalle loro immagini dermoscopiche. L’approccio seguito si basa sulla misura di opportune caratteristiche morfologiche delle lesioni cutanee pigmentate, come il colore, la simmetria e la forma, estratte mediante tecniche di elaborazione delle immagini, per ottenere la classificazione mediante reti neurali multistrato