Análise de lesões de pele a partir de imagens multiespectrais adquiridas por um dispositivo de baixo custo

• Processo: 22/11762-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2022
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2024
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Leticia Rittner
• Beneficiário: Nathan Shen Baldon
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: análise de lesões de pele | Aprendizado de Máquina | Imagens Multiespectrais | Aquisição e processamento de imagens

Resumo

A análise e o acompanhamento de lesões de pele são importantes para o diagnóstico e tratamento de algumas doenças, como o lúpus por exemplo. No entanto, essa tarefa pode ser trabalhosa, subjetiva e limitada quando feita apenas visualmente. O uso de imagens multiespectrais analisadas computacionalmente se apresentou interessante nesse caso. Desse tipo de imagem, pode-se obter informações adicionais fora do espectro visível, além da assinatura espectral das diferentes regiões de uma amostra, sendo esta última uma curva característica do material que pode ser usada para identificá-lo. Câmeras multiespectrais, todavia, são caras e pouco acessíveis a hospitais do sistema de saúde público (SUS, por exemplo). Torna-se interessante, então, avaliar se uma câmera multiespectral de baixo custo poderia ser viável para esse tipo de análise de lesões de pele. Dessa forma, esse projeto buscaconstruir uma câmera multiespectral de baixo custo a partir de uma placa Raspberry Pi e um módulo de câmera Raspberry Pi e testá-la primeiro em um problema mais simples, como na análise da qualidade de produtos agrícolas, e em seguida, na análise de lesões de pele. Além disso, deseja-sepropor um método de análise automatizada dessas imagens, através de algoritmos de processamento de imagens e aprendizado de máquina. Para isso, serão necessários: um módulo de câmera Raspberry Pi, uma placa Raspberry Pi, filtros passa-banda ou LEDs de diferentes comprimentos de onda e uma câmara escura com iluminação embutida. Primeiramente, será feita a adaptação e teste da câmera. Depois, a aquisição das imagens multiespectrais. Então, para o seu processamento e análise, pretende-se usar as seguintes etapas: remoção de ruído, calibragem do dispositivo, extração de atributos (entre eles, a assinatura espectral) e o treinamento de um classificador. Como resultado deste projeto, espera-se obter uma avaliação objetiva da viabilidade da utilização da câmera multiespectral de baixo custo adaptada para aquisição de imagens multiespectrais de lesões de pele. Também, será apresentada uma proposta de método de processamento e análise automatizada dessas lesões.