Segmentação e classificação automática de úlceras

Monografia (Bacharelado em Engenharia Eletrônica)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Curso de Engenharia Eletrônica, 2014.O Diabetes Mellitus (DM) é um conjunto de doenças causadas por distúrbios metabólicos. O pé diabético é uma complicação do DM e é caracterizada como uma infecção ou ulceração de tecidos nos membros inferiores. Para evitar a evolução desta enfermidade, é necessário realizar um acompanhamento dos pacientes e documentar a evolução/cicatrização das úlceras. Os métodos utilizados atualmente para dimensionar úlceras são realizados de forma manual. Desta forma, este trabalho propõe auxiliar e facilitar o diagnóstico realizado pelos profissionais de saúde que tratam de úlceras de pé diabético. O objetivo principal é criar um programa que possa facilitar o acompanhamento e fornecer dados sobre a evolução da cicatrização da úlcera por meio da segmentação e classificação delas. O trabalho foi desenvolvido utilizando o software MATLAB e técnicas de processamento digital de imagens. Serão utilizados como parâmetros de diagnóstico: a área, as características de cor dos tecidos de cicatrização e as informações da elipse que compreende a úlcera. A segmentação foi baseada na cor dos tecidos cicatriciais sendo posteriormente classificado em três classes utilizando Rede Neural Artificial (RNA). A técnica desenvolvida neste trabalho propõe a detecção de úlceras, com melhoria do tempo e acrescentando mais detalhes das áreas lesionadas com relação a outros métodos existentes na literatura.Diabetes Mellitus (DM) is a set of diseases caused by metabolic disorders. The diabetic foot is one of the most common complications that patients with DM have and is characterized as an infection or soreness of lower limbs' tissues. To hinder the evolution of this disease, patients need to be monitored and the evolution/healing of ulcers must be documented. The currently used methods to dimension ulcers are performed manually. In this regard, this paper proposes to help and ease the diagnosis given by health professionals that deal with diabetic foot ulcers. The main goal is to develop an easy-to-use computer program that performs the segmentation of the ulcers and automatically classifies them. This paper was developed using the software MATLAB and digital image processing techniques. The area, color characteristics of scar tissue and the information of the ellipse ulcer will be used as parameters of diagnosis. The segmentation was based on the color of the scar tissue subsequently classified into three classes using Artificial Neural Network (ANN). The technique developed in this paper proposes the detection of ulcers, with improvement in time and adding more details of the injured areas in compared with other existing methods in the literature