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Skin neoplasms dynamic thermal assessment

机译：皮肤肿瘤动态热评估

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The incidence rates of skin neoplastic lesions have increased worldwide over the last decade. Its detection is currently experience dependent, causing diagnosis delay and, consequently, lesion worsening. Thus, the study of new diagnostic techniques, as Infrared Thermal Imaging (IRT), are a current need, for reducing the uncertainty associated to this process. In this work IRT images were used in conjunction with image analysis strategies and machine learning classifiers to characterize skin neoplastic lesions and, ultimately, distinguish different tumor types. The classification results show promising results in the classification task of melanoma and nevi differentiation, with an accuracy and sensitivity of 84.0% and 91.3%, respectively, using a learner based on support vector machines. The developed methodology can be introduced in clinical daily practice providing more information and tools to health professionals.
机译：在过去的十年中，皮肤肿瘤性病变的发生率在世界范围内有所增加。目前，其检测取决于经验，导致诊断延迟，因此病变恶化。因此，目前迫切需要研究新的诊断技术，例如红外热成像（IRT），以减少与此过程相关的不确定性。在这项工作中，IRT图像与图像分析策略和机器学习分类器结合使用，以表征皮肤肿瘤性病变，并最终区分出不同的肿瘤类型。使用基于支持向量机的学习器，分类结果显示了在黑素瘤和痣分化的分类任务中的有希望的结果，其准确性和灵敏度分别为84.0％和91.3％。可以将所开发的方法引入临床日常实践中，为卫生专业人员提供更多信息和工具。

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