Dois alunos do curso de Engenharia da Computação do UniSALESIANO criaram um protótipo para dispositivos móveis que consegue identificar e detectar com precisão os tipos de câncer de pele.

Sabendo que é um dos tipos da doença com maior incidência no país, os acadêmicos Cristian Dall’Oca Berti e Gabriel de Almeida Leone desenvolveram o aplicativo utilizando a plataforma Android, linguagem Kotlin e a biblioteca Open CV de modo a utilizar o processamento digital de imagens, visão computacional e técnica ABCD (Assimetria, Borda, Cor e Diâmetro) para, assim, demonstrar a viabilidade da aplicação da tecnologia mobile para classificação de manchas na pele.

Segundo a orientadora do trabalho de conclusão de curso, Profª. Lucilena de Lima, da disciplina de Processamento Digital de Imagens, existem diversos softwares que fazem a análise e classificação de imagens, porém, são raros os casos feitos para ambiente mobile (celular). “Então, a nossa proposta de estudo visa oferecer maior praticidade, flexibilidade e mobilidade para a análise das imagens usando o celular”, explicou.

Já os alunos afirmam que o processamento de imagens é necessário para que seja possível realçar detalhes e, assim, obter informações de forma mais efetiva. Após a etapa do processamento de imagens, obtêm-se os dados conforme a aplicação da regra ABCD.

Ao final, é apresentada ao usuário uma interface onde haverá uma imagem com foco no melanoma/não melanoma e os dados obtidos durante a aplicação da regra ABCD, além de dados da área do contorno, perímetro e circularidade. “É altamente relevante tornar esta tecnologia mais acessível, de forma que mais profissionais tenham acesso e, com isso, consigam identificar suspeitas de melanoma de forma precoce, de modo a maximizar as probabilidades de curar os pacientes”, disseram eles, na conclusão do trabalho.

Para Lucilena, trata-se de uma área muito interessante, que contribui com a vida humana. “Acho importantíssimo trabalhos neste contexto porque acredito que seja uma das funções da faculdade, ou seja, contribuir com pesquisas que possam levar melhores condições de diagnósticos, de vida”, completou.

De acordo com a docente, o aplicativo foi implementado e está em funcionamento, com resultados em ambiente “controlado”. “Só classificamos como protótipo porque não fizemos testes reais.”