Extração de atributos e classificação de lesões em imagens colposcópicas na prevenção do câncer do trato genital inferior
Resumo
O câncer do colo do útero é uma patologia que pode ser prevenida quando em alterações pré-invasivas. Nesses estágios, as lesões iniciais podem ser submetidas a vários tipos de tratamentos individualizados, evitando-se o desenvolvimento da neoplasia maligna que, em geral, é invasiva e letal. O objetivo deste trabalho é atender à necessidade de implantação de novos métodos para facilitar o diagnóstico precoce do câncer do colo do útero. A metodologia proposta baseia-se no processamento de imagens, utilizando ferramentas de segmentação de imagens colposcópicas digitais para identificação de lesões precursoras do câncer, em relação a atributos de forma, tamanho, coloração, tonalidade e contornos que possam ser facilmente migradas para diferentes programas. O conjunto de ferramentas foi desenvolvido usando o Mmorph para o MatLab. Operadores morfológicos foram aplicados para segmentar os dados da imagem acetobranca e mosaico. Os resultados deste estudo deverão servir de subsídio para a investigação e diagnóstico de patologias do trato genital inferior, auxiliando profissionais da área da saúde que trabalham nesta especialidade.