Riconoscere un cancro in un neo non è sempre facile,
specialmente ad occhio nudo o se privi della
necessaria esperienza. Un nuovo programma per
computer aiuterà sempre di più gli specialisti ma
soprattutto i medici di base.
Le
statistiche ci dicono che il melanoma, uno dei più
pericolosi tumori della pelle, sta colpendo sempre
più giovani adulti, specialmente donne e che se non
è preso subito è normalmente mortale.
Per
individuare il melanoma in modo precoce bisogna
prima di tutto sapere che esiste, poi che è una
degenerazione cellulare legata ad un eccesso di
esposizione ai raggi del sole o di lampade
abbronzanti.
L'eccesso è dato da tempi di esposizione troppo
lunghi, da esposizione quando le radiazioni sono più
intense e/o da insufficiente protezione della pelle.
L'esposizione ai raggi solari è sana e necessaria
per il nostro corpo, per molti motivi, ma a
determinate condizioni.
Sulla
pelle di molte persone ci sono delle macchioline o
dei punti più scuri, di colore variabile, che si
chiamano nei, o nevi, che si sviluppano e
moltiplicano specialmente con l'esposizione ai raggi
solari o delle lampade abbronzanti.
Le cellule dei nei, normalmente innocue, possono
degenerare in tumore. Uno dei peggiori è il
melanoma.
Siccome distinguere un neo da un melanoma non è
sempre facile per tutti, ma se non lo si identifica
subito si rischia la pelle, questo nuovo software
potrebbe diventare particolarmente utile ed
importante.
Un gruppo di algoritmi
opera in cinque passaggi.
Il neo viene fotografato e l'immagine viene
elaborata identificando, delimitando ed isolando
l'area della cute interessata.
Il programma analizza quindi la trama, la grana, la
struttura del neo sulla base di numerosi elementi,
in modo da definirne l'eventuale pericolosità.
Il programma ingrandisce l'immagine entrando ed
analizzando i particolari della struttura del neo,
non limitandosi ad un'analisi del colore.
Il confronto delle immagini raccolte avviene con un
set di immagini selezionate dalla University of
Tromsø, un database ancora in costruzione che cerca
di includere un numero sempre maggiore di
riferimenti a casi dubbi, difficili da identificare.
In questo modo forse sarà possibile limitare
l'asportazione inutile di nei sani e salvare qualche
vita in più.
Per saperne di più
Articolo presentato alla International Conference on Image Analysis and
Recognition conference, 13
- 15 luglio 2016 in Portogallo.
Link...
Lecture Notes in Computer Science
Efficient Melanoma Detection Using Texture-Based RSurf Features
Link...
Norwegian Colour and Visual Computing Laboratory
Link...
NTNU - Norwegian University of Science and
Technology
Link...
Marco Dal Negro |