EMBAJADORES
Las enfermedades de la piel son muy comunes en la actualidad. Cada año millones de personas en el mundo son afectadas por distintas enfermedades de este tipo. Entre las enfermedades de la piel más comunes el melanoma maligno (MM) es considerado el más temido y mortal en la actualidad. De esta manera, la probabilidad de padecer esta enfermedad se incrementa debido al aumento de la Radiación Ultravioleta (RUV). Actualmente, en el Perú se presenta un alto índice de Radiación Ultravioleta (IRUV), llegando hasta niveles de 15 puntos. A esto se suma que cada cierto tiempo algunas regiones son propensas a la presencia del fenómeno del Niño, que eleva la temperatura del mar en la costa y produce sequías en las zonas altas ocasionando la falta de lluvias y la ausencia de nubes que son responsables de reducir la RUV. Una de las regiones del Perú más afectadas por estos cambios climáticos es Arequipa. Según EsSalud y Liga de Lucha Contra el Cáncer, el cáncer de piel ocupa el primer lugar entre las enfermedades neoplásicas en el país, representando el 55.36 % y ocupando el tercer puesto a nivel nacional. De este porcentaje, el 94 % de los casos son de tipo melanoma. Por ello, esta investigación se enfoca en la detección de esta enfermedad.
Clasificación de lesiones en la piel Actualmente, la visión computacional es un área muy relacionada con el diagnóstico del MM. En los últimos años, las investigaciones han conseguido importantes avances, utilizando distintas técnicas y algoritmos de aprendizaje de máquina en el procesamiento de imágenes de casos de MM. Para esta investigación se identificaron estudios que aplican técnicas de pre-procesamiento de imágenes, segmentación, descriptores estadísticos y redes convolutivas. Para el proceso de reconocimiento de MM, se utilizan técnicas de extracción de características con la finalidad de poder obtener información representativa y relevante de una imagen procesada, eliminando el ruido y condensando la información. Según el estado del arte, la utilización de redes convolutivas es la técnica que mejores resultados brindan en el área de reconocimiento de imágenes. Se trata de una etapa importante, ya que para conseguir resultados óptimos en la clasificación e identificación de imágenes, es necesario obtener la mejor representación posible de los datos. Para el proceso de clasificación, encargado de identificar las imágenes, se utilizan técnicas que procesan datos debidamente etiquetados, esta se denomina clasificación supervisada. En esta investigación, se utilizan clasificadores no lineales, como redes neuronales y auto-codificadores, este último tiene la capacidad de poder realizar la clasificación a través de la codificación y reconstrucción de señales o conjuntos de datos.
De esta manera, la adaptación de algunas técnicas permite poder obtener un método efectivo para la extracción de características en imágenes con lesiones en la piel, y así poder realizar una clasificación precisa. Tomando en consideración el caso de estudio, la detección temprana del melanoma maligno es clave para aumentar la supervivencia del paciente.
