DISPOSITIVO PARA LA DETECCION DEL COLOR DE LA PIEL Y DEL COLOR Y TAMAÑO DE LAS MANCHAS EN LA PIEL.
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
Tipo: Patente de Invención. Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: P200800202.
Solicitante: UNIVERSITAT POLITECNICA DE CATALUNYA.
Nacionalidad solicitante: España.
Provincia: BARCELONA.
Inventor/es: PLADELLORENS MALLOFRE,JOSEP, CADEVALL ARTIGUES,CRISTINA, PUJOL RAMO,JAUME, VILASECA RICART,MERITXELL, PINTO VILA,AGUSTI, SEGURA PLA,JORDI.
Fecha de Solicitud: 0 de de 15.
Fecha de Publicación: .
Fecha de Concesión: 30 de Junio de 2011.
Clasificación Internacional de Patentes:
- A61B5/103N4
- G06K9/78 FISICA. › G06 CALCULO; CONTEO. › G06K RECONOCIMIENTO DE DATOS; PRESENTACION DE DATOS; SOPORTES DE REGISTROS; MANIPULACION DE SOPORTES DE REGISTROS (impresión per se B41J). › G06K 9/00 Métodos o disposiciones para la lectura o el reconocimiento de caracteres impresos o escritos o el reconocimiento de formas, p. ej. de huellas dactilares (métodos y disposiciones para la lectura de grafos o para la conversión de patrones de parámetros mecánicos, p.e. la fuerza o la presencia, en señales eléctricas G06K 11/00; reconocimiento de la voz G10L 15/00). › Combinación de la obtención de la imagen y de funciones de reconocimiento.
- G06K9/82 G06K 9/00 […] › que utilizan medios ópticos para una o las dos funciones.
Clasificación PCT:
- A61B5/103 NECESIDADES CORRIENTES DE LA VIDA. › A61 CIENCIAS MEDICAS O VETERINARIAS; HIGIENE. › A61B DIAGNOSTICO; CIRUGIA; IDENTIFICACION (análisis de material biológico G01N, p.ej. G01N 33/48). › A61B 5/00 Medidas encaminadas a establecer un diagnóstico (diagnóstico por medio de radiaciones A61B 6/00; diagnóstico por ondas ultrasónicas, sónicas o infrasónicas A61B 8/00 ); Identificación de individuos. › Dispositivos de medida para evaluar la forma, la configuración, el tamaño o el movimiento del cuerpo o de sus partes, con fines de diagnóstico (A61B 5/08 tiene prioridad; instrumentos de medida especialmente concebidos para la técnica dental A61C 19/04).
- G06K9/78 G06K 9/00 […] › Combinación de la obtención de la imagen y de funciones de reconocimiento.
- G06K9/82 G06K 9/00 […] › que utilizan medios ópticos para una o las dos funciones.
Fragmento de la descripción:
Dispositivo para la detección del color de la piel y del color y tamaño de las manchas en la piel.
Sector de la técnica
La presente invención se relaciona con las áreas técnicas de óptica e ingeniería óptica.
Estado de la técnica
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.
Descripción
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 = [X1...Xn, Y1...Yn, Z1...Zn]) y la matriz correspondiente de niveles digitales de la cámara (DL = [R1...Rn, G1...Gn, B1...Bn]), estarán relacionados mediante una matriz desconocida A, tal y como se muestra en la siguiente ecuación:
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.
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 fi el número de píxeles con nivel de gris i, y la probabilidad del nivel de gris i en la imagen es
![](/img/2011/07-descripcion/dispositivo-deteccion-color-piel-color-tamano-manchas.1.png)
Los píxeles se dividen en dos clases, C1 (con niveles de gris [1,...,t]) y C2 (con niveles de gris [t+1,...,L]), obteniendo las distribuciones de probabilidad de nivel de gris siguientes:
![](/img/2011/07-descripcion/dispositivo-deteccion-color-piel-color-tamano-manchas.2.png)
Las medias de las clases C1 y C2 son:
![](/img/2011/07-descripcion/dispositivo-deteccion-color-piel-color-tamano-manchas.3.png)
![](/img/2011/07-descripcion/dispositivo-deteccion-color-piel-color-tamano-manchas.4.png)
Sea μT la intensidad media de la imagen total. Se cumplen las siguientes ecuaciones:
![](/img/2011/07-descripcion/dispositivo-deteccion-color-piel-color-tamano-manchas.5.png)
La variancia entre las dos clases de la imagen se define como:
![](/img/2011/07-descripcion/dispositivo-deteccion-color-piel-color-tamano-manchas.6.png)
y el umbral óptimo t* se consigue cuando dicha variancia entre clases es máxima, es decir,
![](/img/2011/07-descripcion/dispositivo-deteccion-color-piel-color-tamano-manchas.7.png)
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...
Reivindicaciones:
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.
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.
Patentes similares o relacionadas:
SISTEMA Y PROCEDIMIENTO DE CONTROL DE CALIDAD DE PLATOS PREPARADOS, del 22 de Mayo de 2020, de BEABLOO, S.L: El sistema comprende medios de detección para detectar los ingredientes de dicho plato preparado, su presentación, su temperatura y su peso, estando […]
Sistema y procedimiento de control de calidad de platos preparados, del 14 de Mayo de 2020, de BEABLOO, S.L: Sistema y procedimiento de control de calidad de platos preparados. El sistema comprende medios de detección para detectar los ingredientes […]
Procedimiento para el filtrado de imágenes de objetos objetivo en un sistema robótico, del 13 de Noviembre de 2019, de ZenRobotics Oy: Procedimiento, que comprende: agarrar un objeto con un elemento de agarre unido a un brazo robótico; capturar como mínimo dos imágenes de origen de un área que […]
Método y aparato para comprobar neumáticos de rueda de vehículo, del 25 de Septiembre de 2019, de NEXION S.p.A: Un método para comprobar los neumáticos en las ruedas de un vehículo que comprende las etapas siguientes:
- cuando el vehículo está […]
Método y aparato para verificar neumáticos de ruedas de vehículos, del 26 de Junio de 2019, de NEXION S.p.A: Un método para revisar los neumáticos en las ruedas de un vehículo caracterizado por que comprende las siguientes etapas:
- cuando el vehículo […]
Cámara de análisis de vídeo de resolución dual sacádica, del 8 de Mayo de 2019, de VIION Systems Inc: Dispositivo para detectar y seguir el movimiento de objetos de interés en una escena , comprendiendo el dispositivo: una cámara gran angular configurada […]
Dispositivo y procedimiento de captación de imágenes para producir una imagen de señalizaciones viales, del 27 de Febrero de 2019, de Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux: Dispositivo de captación de imágenes para producir una imagen de señalizaciones viales (1, 3, CD) de una calzada a partir de una pluralidad de perfiles de […]
Identificadores de comunicación de vehículos en base a la información de la placa de matrícula, del 14 de Febrero de 2019, de Nokia Technologies OY: Un procedimiento que comprende: recibir, desde un sensor, una imagen de un vehículo que incluye información de identificación del vehículo ; […]