Skin cancer prognosis based on color matching and segmentation of pigmented skin lesion

This work develops a new computerized vision of skin cancer diagnosis based on color matching of pigmented skin lesion and some parameters of ABCD method. Initially, the clinical diagnostic criteria have been translated to mathematical concepts. So the lesion edge detection ; symmetry ; even-symmetry ; and segmentation are computed. Then, the suspicious images would be classified into one of three categories : benign (mole), malignant (melanoma / non-melanoma), or unknown tumor using image profile information. The remaining malignant images (melanoma, Basal Cell Carcinoma, or Squamous Cell Carcinoma) would be further classified using matching procedure for color spectrums (Red, Yellow, Brown, Black / Gray) with lesion pigment. The lesion image is segmented into four quarters and the matching procedure of 120 spectrums is started searching for better result with mean squared error less than 0.003. The software has been tested over 40 classified images and it successfully re-classified 92 %. This result could be improved if lesion quarters and / or spectrums are increased. هذا العمل يطور رؤية جديدة باستخدام الحاسوب للكشف عن سرطان الجلد باستخدام طريقة مطابقة اللون مع لون صبغة الورم و بعض معايير طريقة تشخيص سرطان الجلد الشائعة. في البدأ يتم تحويل معايير الكشف الطبية إلى صيغ رياضية، حيث يتم إيجاد حافة الورم التناضر، التناضر الزوجي، و مقاطع صورة الورم. بعد ذلك يتم تصنيف الصور المشكوك فيها إلى أحد الأصناف الثلاثة : ورم حميد (خال)، ورم خبيث (ميلونوما / غير ميلونوما) أو غير معروف melanoma, BCC, SCC باستخدام ملف المعلومات الشخصية للصورة. بقية الأورام تصنف مرة أخرى بإعتماد إجراء مطابقة صبغة الورم مع طيف الألوان (الأحمر، الأصفر، البني، الأسود / الرمادي). تقسم صورة الورم إلى أربعة أرباع لإيجاد أفضل تطابق مع أطياف الألوان الـ 120 و بنسبة خطأ لا تتجاوز الـ 0.003. تم اختبار البرنامج على 40 صورة مختلطة و قد نجح في إعادة تصنيف 92 % منها بصورة صحيحة حيث يمكن تعزيز هذة النتيجة بزيادة نماذج الطيف أو تقطيع صورة الورم أو كلاهما.