Dans ce chapitre, nous avons prsent une mthodologique pour la classification des lsions cutanes. Le mlanome malin est la plus grave des tumeurs cutanes.  partir des images de tumeurs de la peau, on peut dterminer s'il s'agit d'un mlanome ou d'une tumeur bnigne, en se fondant sur les mmes critres que ceux utiliss par les dermatologues. Dans ce travail, nous avons trait plus particulirement la ncessit d'extraire des attributs spcifiques, ainsi que la volont de mettre en place des systmes capables de dtecter les diffrents signes spcifiques pour l'aide au diagnostic des mlanomes. Dans une premire tape, nous avons commenc ce travail par une squence de prtraitement applique aux diffrentes images. Dans la deuxime tape, une segmentation automatique est applique sur l'image filtre. Ensuite, une srie d'oprations est applique sur l'image permettant l'extraction des attributs spcifiques (A: asymtrie, B: bordure, C: couleur, D: diamtre) pour la caractrisation des tumeurs de la peau. Enfin, les diffrents signes spcifiques des lsions (ABCD) sont fournis  un rseau de neurones artificiels pour sparer les tumeurs malignes des tumeurs bnignes.