Aplicación móvil para la detección automática de melanomas

Abstract

El melanoma es un tipo de cáncer de piel, de los más comunes y la cual presenta una importante tasa de mortalidad, que es producido por un desorden celular de las células encargadas de la pigmentación de la piel. La detección temprana de este tipo de anomalía permite contar con mayores posibilidades de un tratamiento efectivo. Habitualmente este tumor suele aparecer en la piel y es detectado a partir de una dermatoscopia, basada en una regla denominada ABCDE, siendo una técnica no tan precisa para hacer una detección temprana de este cáncer. Se pensó en desarrollar un prototipo de una aplicación móvil en Android, la cual se basa en técnicas de inteligencia computacional que determina mediante imágenes si una lesión en la piel es benigno o melanoma. Se implementó clasificadores de imágenes basado en convolutional neural networks (CNNs) para la detección de lesiones. Esto es posible a las grandes bases de datos sobre imágenes que existen actualmente, las cuales nos permiten entrenar un modelo para que clasifique las imágenes tomadas dentro de los dos tipos de tumor ya mencionados. La base de datos que se cree con las imágenes suministradas por los médicos servirá posteriormente para entrenar más modelos y mejorarlos aplicando diferentes técnicas como Data augmentation. Además, con las numerosas herramientas son las que se disponen actualmente podemos guardar datos en una instancia de manera económica, teniendo así un historial del paciente que puede ser de ayuda en futuras consultas para su médico. La aplicación cuenta con una interfaz que es amigable con el usuario, es decir, intuitiva para que cualquier persona sin tener que saber mucho de tecnología pueda acceder a esta de manera fácil y rápida. Así creando una aplicación móvil capaz de convertirse en una gran herramienta para la salud.

Melanoma is one of the most common types of skin cancer and has a high mortality rate. It is caused by a cellular disorder of the cells responsible for skin pigmentation. The early detection of this type of abnormality allows for greater possibilities of effective treatment. Usually this tumor appears on the skin and is detected by a dermatoscopy, based on a rule called ABCDE, being a technique not so precise to make an early detection of this cancer. The idea was to develop a prototype of a mobile application in Android, which is based on computational intelligence techniques that determine through images if a skin lesion is benign or melanoma. Image classifiers based on convolutional neural networks (CNNs) were implemented for lesion detection. This is possible to the large image databases that currently exist, which allow us to train a model to classify images taken within the two types of tumor already mentioned. The database created with the images provided by the doctors will later be used to train more models and improve them by applying different techniques such as data augmentation. In addition, with the numerous tools currently available we can save data in one instance in a cost-effective way, thus having a patient history that can be helpful in future consultations for your doctor. The application has an interface that is user-friendly, that is, intuitive so that anyone without having to know much about technology can access it easily and quickly. Thus creating a mobile application capable of becoming a great tool for health.