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Analysis of segmentation methods for acne vulgaris images. Proposal of a new methodology applied to fluorescence images

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Analysis of segmentation methods for acne vulgaris images. Proposal of a new methodology applied to fluorescence images

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dc.contributor.author Moncho Santonja, María es_ES
dc.contributor.author Sanz Alamán, María Begoña es_ES
dc.contributor.author Defez Garcia, Beatriz es_ES
dc.contributor.author Lengua Lengua, Ismael es_ES
dc.contributor.author Peris Fajarnes, Guillermo es_ES
dc.date.accessioned 2020-10-27T12:07:30Z
dc.date.available 2020-10-27T12:07:30Z
dc.date.issued 2020-04-10
dc.identifier.isbn 9788490487990
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/153264
dc.description.abstract [EN] Acne vulgaris is one of the most common human pathologies worldwide. Its prevalence causes a high healthcare expenditure. Acne healthcare costs and effects on individuals' quality of life lead to the need of analysing current acne evaluation, treatment and monitoring methods. One of the most common ones is manual lesion counting by a dermatologist. However, this technique has several limitations, such as time spent. That is the reason why the development of new computer-assisted techniques are needed in order to automatically count the acne lesions. Nonetheless, the first step is automatic acne lesion detection on the skin of patients. The aim of this work is to propose a new methodology to solve the acne images segmentation problem, so that the implementation of a system for automatic counting is possible. The results would be a decrease in both time spent and diagnosis errors. With this objective, after doing a systematic review on the state of the art of acne images segmentation methods, fluorescence images of the face of acne patients are obtained. This image modality enhances visualization of the acne lesions. Finally, using the fluorescence images, a segmentation algorithm is implemented in MATLAB. es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Editorial Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Innovation es_ES
dc.subject Teaching Technologies es_ES
dc.subject Documentation es_ES
dc.subject image segmentation es_ES
dc.subject Acne vulgaris es_ES
dc.subject MATLAB es_ES
dc.subject Fluorescence imaging es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Image processing es_ES
dc.title Analysis of segmentation methods for acne vulgaris images. Proposal of a new methodology applied to fluorescence images es_ES
dc.type Capítulo de libro es_ES
dc.type Comunicación en congreso es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/INN2019.2019.10946
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria del Disseny es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Gráfica - Departament d'Enginyeria Gràfica es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Gandia - Escola Politècnica Superior de Gandia es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Centro de Investigación en Tecnologías Gráficas - Centre d'Investigació en Tecnologies Gràfiques es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Geodésica, Cartográfica y Topográfica - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Geodèsica, Cartogràfica i Topogràfica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Moncho Santonja, M.; Sanz Alamán, MB.; Defez Garcia, B.; Lengua Lengua, I.; Peris Fajarnes, G. (2020). Analysis of segmentation methods for acne vulgaris images. Proposal of a new methodology applied to fluorescence images. Editorial Universitat Politècnica de València. 431-440. https://doi.org/10.4995/INN2019.2019.10946 es_ES
dc.description.accrualMethod OCS es_ES
dc.relation.conferencename INNODOCT 2019 es_ES
dc.relation.conferencedate Diciembre 16-17,2019 es_ES
dc.relation.conferenceplace Valencia, Spain es_ES
dc.relation.publisherversion http://ocs.editorial.upv.es/index.php/INNODOCT/INN2019/paper/view/10946 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 431 es_ES
dc.description.upvformatpfin 440 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.relation.pasarela OCS\10946 es_ES


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