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In arrivo un nuovo strumento per diagnosticare i melanomi (19/08/2016)

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.
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Lecture Notes in Computer Science
Efficient Melanoma Detection Using Texture-Based RSurf Features
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Norwegian Colour and Visual Computing Laboratory
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NTNU - Norwegian University of Science and Technology
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Marco Dal Negro