Uso do método fuzzy c-means para segmentação de imagens dermatoscópicas de lesões de pele

Resumo

Este trabalho consiste em apresentar um método de clusterização chamado fuzzy c-means, utilizado na segmentação de imagens dermatoscópicas de lesões de pele. Este tipo de segmentação é baseada no método de crescimento de região que o difere dos métodos convencionais de clusterização por utilizar o conceito de números fuzzy, uma vez que são apropriados para lidar com incertezas referentes as regiões (clusters) de uma dada imagem. O método consiste em calcular o grau de pertinencia de um dado pixel em relação as regiões que ele pode pertencer, definida por uma determinada vizinhança. Neste trabalho este método foi aplicado em três imagens de lesão de pele sendo, dois melanomas e um nevo, obtendose três classes de clusters para cada imagem. Estes clusters foram utilizados para calcular dois valores de limiar. Estes limiares foram aplicados no algoritmo de binarização, para a segmentação da imagem. Com o intuito de se verificar a eficiência deste método nestes tipos de imagem, as imagens segmentadas por meio do método fuzzy c-means foram comparadas com as mesmas imagens segmentadas por meio do algoritmo de Otsu, obtendo-se assim uma segmentação visivelmente melhor do algoritmo FCM em relação ao de Otsu, isto ocorre devido à influência dos números fuzzy, onde um pixel pode pertencer a mais de uma região, porém com diferentes graus de pertinência.