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Diagnóstico de lesiones en la piel a partir de espectros de reflexión difusa empleando algoritmos computacionales: un estudio preliminar

Facultad Expe-rimental de Ciencia y Tecnología, Depto. de Física, Universidad de Carabobo, C.P.2005, Valencia, Venezuela
66 Rev. Cub. Física 01/2010; 27(27):66-69.

ABSTRACT

Sumario. La determinación del espectro de reflexión difusa de la piel humana en el rango espectral de 400 nm-1000 nm empleando espectrómetros de fibras ópticas es una técnica no invasiva ampliamente usada para estudiar los parámetros ópticos de este órgano, brinda información sobre las propiedades de absorción y de esparcimiento de la luz que pueden ser empleadas para estudiar la morfología y fisiología del tejido y poder detectar y diagnosticar enfermedades de la piel en su etapa inicial. En este trabajo se propone un algoritmo computacional para la selección de los atributos más rele-vantes de los espectros de reflexión difusa en la piel humana obtenidos con un sistema experimental que consta básica-mente de un espectrómetro, una fuente de luz blanca y una sonda de fibra óptica bifurcada que permite enviar y colectar la luz. Para clasificar la señal espectral se ha diseñado una interfaz gráfica en Matlab2006© que hace uso de las máqui-nas de soporte vectorial y se ha utilizado un algoritmo de selección de atributos que permite alcanzar una sensibilidad y especificidad superior al 80% y una exactitud en la clasificación del 85%. Abstract. The determination of diffuse reflection spectrum on human skin in the spectral range from 400nm-1000nm using an optical fiber spectrometers is a non-invasive technique widely used to study the optical parameters of this tis-sue, provides information about the absorption and scattering properties of light that can be employed to study the mor-phology and physiology of the tissue and to detect and diagnose skin diseases in early stages. In this paper a computa-tional algorithm for the selection of the most important attributes of diffuse reflection spectra of human skin obtained with an experimental system that basically consists of a spectrometer, a white light source and bifurcated fiber optic probe that allows send and collect light. To classify the spectral signal was designed a Matlab2006© graphical interface which use support vector machines and algorithm for selecting attributes that allows to achieve a sensitivity and speci-ficity exceeding 80% and 85% of accuracy in the classification.

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Available from: Eber Enrique Orozco Guillén, Feb 27, 2015