Resumen de Evaluación de la precisión de la segmentación y la medición del área en imágenes de lesiones cutáneas

Claudia Fernández López, Yusely Ruiz González, Niurka Mollineda Diogo, Juan V. Lorenzo Ginori

• español

  La cicatrización de lesiones cutáneas es un proceso complejo que puede ser supervisado mediante la inspección periódica del estado de las lesiones. Con la estimación de sus áreas es posible evaluar la respuesta al tratamiento aplicado, predecir posibles resultados de la cicatrización y diferenciar una lesión que cicatrizará fácilmente de otra que necesitará un tratamiento prolongado. Esta información se utiliza en estudios de candidatos a fármacos, por lo que se requieren mediciones de alta precisión. Usualmente se utilizan técnicas manuales que implican el contacto con las lesiones para las mediciones, lo cual resulta riesgoso, propenso a errores y a variaciones ter- e intraespecialistas. En esta investigación se desarrolló la segmentación de imágenes fotográficas de lesiones en la piel de animales de laboratorio, para seleccionar la alternativa más adecuada de entre posibles algoritmos implementados para la estimación del área de las lesiones. Para ello se evaluó de forma supervisada la calidad de varios métodos de segmentación por umbralado para detectar las lesiones, con la ayuda de imágenes de referencia previamente segmentadas por expertos. Se emplearon diferentes indicadores de calidad, como el coeficiente de Jaccard, el error relativo en la estimación automática del área con respecto a la de referencia y pruebas estadísticas no paramétricas. Los resultados mostraron diferencias entre los algoritmos aplicados y coincidencias entre la estadística descriptiva y la estadística no paramétrica y pueden contribuir a seleccionar una alternativa favorable entre las evaluadassta investigación tiene una aplicación directa en el sector farmacéutico y sanitario.

• English

  The healing of skin lesions is a complex process that can be supervised through periodic inspection of the condition of the lesions. With the estimation of their areas, it is possible to evaluate the response to the applied treatment, predict possible healing results and differentiate a lesion that will heal easily from another that will require prolonged treatment. This information is used in drug candidate studies, therefore high-precision measurements are required. Manual techniques that involve contact with the lesions are usually used for measurements, which is risky, prone to errors and inter- and intra-specialist variations. In this research, the segmentation of photographic images of lesions on the skin of laboratory animals was developed to select the most appropriate alternative among possible algorithms implemented for estimating the area of the lesions. To this end, the quality of several segmentation by  thresholding methods to detect lesions was evaluated in a supervised manner, with the help of reference images previously segmented by experts. Different quality indicators were used, such as the Jaccard coefficient, the relative error in the automatic estimation of the area with respect to the reference, and non-parametric statistical tests. The results showed differences between the applied algorithms and coincidences between descriptive statistics and non-parametric statistics and might contribute to select an appropriate alternative among those tested. This research has a direct application in the pharmaceutical and health sector.