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Desarrollo de un método de pre-procesamiento espacial de imágenes para la detección de regiones que contengan vello corporal en imágenes de piel humana

Resumen en español

La leishmaniasis es una enfermedad causada por un parásito llamado Leishmania y que es transmitido a los humanos a través de la picadura de un mosquito. Existen más de 2 millones de personas afectadas en 98 países del mundo, donde la enfermedad se presenta. Además, de un número menor de casos que se presentan en países no endémicos, como consecuencia de prácticas de ecoturismo por habitantes de estos países no endémicos a zonas endémicas. (Definición Pecet-Universidad de Antioquia 2018) La enfermedad se presenta bajo tres formas clínicas, la cutánea, la mucocutánea y la visceral, dependiendo de la especie de Leishmania. La forma cutánea (LC) es una infección que causa úlceras en áreas descubiertas de la piel, donde pica el insecto vector, principalmente cara, brazos, piernas, espalda. De manera particular, la Leishmaniasis cutánea es una enfermedad que carece de investigación alrededor de métodos e instrumentos que permitan mejorar su diagnóstico y tratamiento. Dada esta carencia, desde los grupos de investigación de “Materiales Avanzados y Energía –MatyEr” y “Automática, Electrónica y Ciencias Computacionales” del ITM, se está trabajando en un proyecto de investigación financiado por Colciencias para el desarrollo de una herramienta basada en imágenes multiespectrales que permita diagnosticar y hacer seguimiento de la Leishmaniasis cutánea. Los sistemas de imágenes multiespectrales permiten adquirir imágenes a diferentes longitudes de onda, principalmente en el espectro visible a cercano infrarrojo. El cambio de la intensidad de los píxeles en cada imagen nos puede dar un indicio de cómo una patología está evolucionando. Sin embargo, en el caso de imágenes en piel humana, esta información espectral puede ser alterada debido a la presencia de elementos que no son propios de la patología, como lo son los vellos corporales. De esta forma, surge la necesidad de desarrollar una técnica basada en métodos de procesamiento de imágenes que permitan filtrar estos vellos en las imágenes multiespectrales. Con el presente trabajo de grado de producto de laboratorio, se ha desarrollado un algoritmo, para detectar y eliminar vello corporal en imágenes multiespectrales de tejido cutáneo afectado por Leishmaniasis cutánea. Dicho algoritmo permite procesar estas imágenes con la herramienta Matlab, mediante técnicas de transformación, filtrado espacial, procesamiento morfológico, y técnicas de segmentación.