ES2337862A1 - Dispositivo para la deteccion del color de la piel y del color y tamaño de las manchas en la piel. - Google Patents
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Abstract
Dispositivo para la detección del color de la piel y del color y tamaño de las manchas en la piel. En dermatología y en estética de la piel, en general, se considera el color de la piel y de las manchas de la piel de forma subjetiva, esto hace que los resultados de los tratamientos no puedan ser evaluados con precisión. El dispositivo permite obtener de forma objetiva el color de la piel, así como el color y tamaño de las manchas en la piel, así como sus variaciones.
Description
Dispositivo para la detección del color de la
piel y del color y tamaño de las manchas en la piel.
La presente invención se relaciona con las áreas
técnicas de óptica e ingeniería óptica.
En relación a dispositivos para la detección del
color de la piel y del color y tamaño de las manchas en la piel, se
desconocen patentes y publicaciones que aborden soluciones técnicas
similares a las aquí presentadas. Hasta el momento, el sistema de
detección del color y tamaño de manchas se realiza de forma
subjetiva, bajo el criterio del médico o profesional que realiza el
diagnóstico.
La presente solicitud de Patente de Invención,
consiste en un nuevo sistema para la medida del color y la detección
de manchas en la piel humana. El equipo está compuesto por una
cámara digital, un sistema de iluminación compuesto por LEDs (light
emitter diode) y un ordenador portátil con un software interfase. La
cámara digital y el sistema de iluminación compuesto por LEDs,
forman un solo cuerpo llamado el sensor que permite captar la imagen
con la sola iluminación proporcionada por los LEDs. (Ver figura 1).
Tanto la cámara digital, los LEDs y el ordenador necesitan fuentes
de alimentación, además es necesaria la conexión entre la cámara y
el ordenador a través de un adaptador Por medio de los componentes
descritos, el sistema es capaz de captar imágenes en color en una
determinada área de la piel. Una vez se ha realizado la captura de
la imagen y ya se dispone de la imagen en color, el operador puede
fácilmente escoger una región de análisis y automáticamente el
sistema proporciona las coordenadas cromáticas medias CIELAB, el
croma y el parámetro ITA (Individual Topology Angle) correspondiente
a ella. El sistema permite también la comparación entre una muestra
analizada y una de referencia por medio de las diferencias de color
CIELAB.
La metodología utilizada para obtener
información colorimétrica a partir de los correspondientes niveles
digitales, está basada en las técnicas de imagen multiespectral.
Estas técnicas permiten calcular una matriz de transformación entre
las señales RGB medidas y los valores colorimétricos, tales como las
coordenadas CIELAB L*a*b*, y por tanto se puede obtener la
información cromática de cualquier área de la imagen de la piel.
Específicamente, el método matemático utilizado está basado en la
técnica de la pseudo-inversa de Moore Penrose. Con
este método y utilizando un conjunto de muestras representativas y
conocidas para entrenamiento, se puede calcular una matriz de
transformación entre las medidas (RGB) y los valores colorimétricos
(XYZ, L*a*b* o cualquier terna de coordenadas colorimétricas).
Concretamente, la matriz que contiene las
coordenadas cromáticas de las n muestras analizadas (por ejemplo C
=
[X_{1}...X_{n}, Y_{1}...Y_{n}, Z_{1}...Z_{n}]) y la matriz correspondiente de niveles digitales de la cámara (DL = [R_{1}...R_{n}, G_{1}...G_{n}, B_{1}...B_{n}]), estarán relacionados mediante una matriz desconocida A, tal y como se muestra en la siguiente ecuación:
[X_{1}...X_{n}, Y_{1}...Y_{n}, Z_{1}...Z_{n}]) y la matriz correspondiente de niveles digitales de la cámara (DL = [R_{1}...R_{n}, G_{1}...G_{n}, B_{1}...B_{n}]), estarán relacionados mediante una matriz desconocida A, tal y como se muestra en la siguiente ecuación:
C = A \cdot
DL
Utilizando un conjunto de muestras de
entrenamiento conocidas es posible determinar las matrices C y DL,
respectivamente. La potencialidad del algoritmo de la pseudoinversa
reside en que éste permite invertir la anterior ecuación aunque las
matrices no sean cuadradas y por tanto se pueden calcular las
componentes de la matriz A a partir del conocimiento previo de las
restantes matrices de la ecuación.
A = C \cdot
(DL)^{-1}
donde (DL)^{-1} representa
la pseudoinversa de la matriz
DL.
Por otro lado, el sistema permite la detección
de manchas presentes en la región de piel analizada, tales como,
manchas de la edad, manchas solares, pecas, espinillas, puntos
negros, etc. El algoritmo implementado es capaz de medir las
dimensiones correspondientes a cada mancha objetivamente, utilizando
algoritmos basados en la ecualización del histograma, del método
Otsu de binarización y operadores morfológicos, los cuales permiten
establecer el contorno de las manchas y consecuentemente, realizar
las medidas. La sección dedicada a la detección de manchas está
basada en la aplicación de varios filtros y diferentes herramientas
de procesado de imágenes. Estos procedimientos permiten determinar
las áreas con distinta coloración con respecto al fondo de la
imagen. El color promedio de la piel es el parámetro usado para
determinar geométricamente la mancha. El proceso de detección de
manchas consta de tres etapas. La primera consiste en acondicionar
la imagen, a continuación se binariza la imagen acondicionada y
finalmente se segmenta la imagen binarizada.
El objetivo del proceso de acondicionado de la
imagen es obtener una imagen en escala de grises bien contrastada
para facilitar el proceso de binarización. En primer lugar se
realiza un estiramiento lineal del histograma de la imagen RGB. Esta
operación hace que el margen dinámico de la imagen sea el máximo
posible y mejora el contraste de las manchas con respecto a la piel.
Posteriormente, la imagen de color RGB es transformada en una imagen
en blanco y negro, y se estira linealmente el histograma de nuevo
para contrastar más las manchas, perdiendo la mínima cantidad de
información.
El proceso de binarización debe tener en cuenta
la variabilidad del color de la piel y del color de las manchas. Por
ello, se determina de forma automática y en tiempo real el umbral de
binarización para cada imagen usando el algoritmo de Otsu, El
algoritmo de Otsu asume que el contenido de una imagen en escala de
grises se puede dividir en dos clases: primer plano y fondo. Dada
una imagen de N píxeles, donde cada píxel tiene un valor de gris
comprendido en [0..L], se denota con f_{i} el número de píxeles
con nivel de gris i, y la probabilidad del nivel de gris i en la
imagen es
Los píxeles se dividen en dos clases, C_{1}
(con niveles de gris [1,...,t]) y C_{2} (con niveles de gris
[t+1,...,L]), obteniendo las distribuciones de probabilidad de nivel
de gris siguientes:
Las medias de las clases C_{1} y C_{2}
son:
\vskip1.000000\baselineskip
Sea \mu_{T} la intensidad media de la imagen
total. Se cumplen las siguientes ecuaciones:
La variancia entre las dos clases de la imagen
se define como:
y el umbral óptimo t* se consigue
cuando dicha variancia entre clases es máxima, es
decir,
La imagen binarizada es procesada utilizando
algoritmos morfológicos para simplificar la imagen preservando las
formas principales de la imagen. Esto facilita obtener una óptima
segmentación en las áreas con diferente coloración. Las
transformaciones morfológicas se basan en desplazar un elemento
estructurante por la imagen realizando una operación matemática
entre el elemento y los píxeles de la imagen. Los elementos
estructurantes tienen diferentes formas (cuadrados, rectangulares,
romboidales, etc...) en función de la finalidad de la operación que
queremos realizar. Para mejorar la imagen binarizada se realiza una
erosión utilizando un elemento estructural romboide con un tamaño de
5x5 píxeles seguida de una dilatación utilizando un elemento de
estructura cuadrada de tamaño 3x3 píxeles. La primera operación
elimina píxeles aislados y aristas de los contornos de las
agrupaciones de píxeles blancos. La segunda operación redondea los
contornos de las agrupaciones de píxeles blancos.
Finalmente, el sistema segmenta la imagen
binarizada en regiones independientes y cuenta el número de regiones
dentro de un rango establecido por el usuario.
\vskip1.000000\baselineskip
Como se muestra en la Fig.1, el sensor (1)
compuesto de cámara e iluminación (leds) se conecta a dos
puntos:
- \bullet
- Al adaptador (2) para transferir la información capturada por la cámara al ordenador.
- \bullet
- A una fuente de alimentación (5), que alimenta los leds.
\vskip1.000000\baselineskip
Adicionalmente, el adaptador (2) se conecta a
una fuente de alimentación (4) que alimenta la cámara. Esta
alimentación está regulada por un interruptor.
\vskip1.000000\baselineskip
El ordenador (3) se conecta:
- \bullet
- Al adaptador (2).
- \bullet
- A una fuente de alimentación (6).
En el ordenador se instala el software
correspondiente a la detección del color de la piel y del color y
tamaño de las manchas.
Claims (3)
1. Procedimiento para la detección del color de
la piel y del color y tamaño de las manchas en la piel,
caracterizado en que comprende las fases siguientes:
- a.
- Captación de imágenes en color en una determinada área de la piel;
- b.
- obtención de información colorimétrica a partir de los niveles digitales, mediante las técnicas de imagen multiespectral;
- c.
- acondicionamiento de la imagen de color RGB, mediante el estiramiento lineal del histograma de la imagen RGB, que posteriormente se transforma en una imagen en blanco y negro, y se estira linealmente el histograma de nuevo para contrastar más las manchas;
- d.
- binarización de la imagen acondicionada, mediante la determinación de forma automática y en tiempo real el umbral de binarización para cada imagen usando el algoritmo de Otsu;
- e.
- segmentación de la imagen binarizada, para ello se procesa la imagen binarizada utilizando algoritmos morfológicos para simplificar la imagen preservando las formas principales de la imagen.
\vskip1.000000\baselineskip
2. Procedimiento para la detección del color de
la piel y del color y tamaño de las manchas en la piel, según
reivindicación 1, caracterizado por utilizar un dispositivo
compuesto por una cámara digital, un sistema de iluminación
compuesto por LEDs (light emitter diode) y un ordenador portátil con
un software interfase.
3. Procedimiento según reivindicación 2,
caracterizado porque la cámara digital y el sistema de
iluminación compuesto por LEDs, forman un solo cuerpo llamado el
sensor, que permite captar la imagen con la sola iluminación
proporcionada por los LEDs.
Priority Applications (1)
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2008
- 2008-01-16 ES ES200800202A patent/ES2337862B1/es active Active
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ES2337862B1 (es) | 2011-07-12 |
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