Vol. 27,  No. 1, 2010   Otros números


 Tecnolaser 2009


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

E. E. Orozco, J. A. Delgado, S. Vázquez,  J. Castro, A. E. Villanueva y F. Gutiérrez.

 

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 relevantes de los espectros de reflexión difusa en la piel humana obtenidos con un sistema experimental que consta básicamente 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 máquinas 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 tissue, provides information about the absorption and scattering properties of light that can be employed to study the morphology and physiology of the tissue and to detect and diagnose skin diseases in early stages. In this paper a computational 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 specificity exceeding 80% and 85% of accuracy in the classification.

 


 

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