Publicación: Desarrollo de algoritmo de procesamiento de imágenes en Matlab para reconocimiento y clasificación de heridas
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Resumen en español
Las heridas crónicas se presentan cuando las células de la piel carecen de la habilidad de sanación y el tiempo de recuperación se vuelve indeterminado. Se estima que alrededor del 2 % de las personas que viven en un país en desarrollo sufren de heridas crónicas por lo menos una vez en su vida. La afección de heridas crónicas afecta directamente en la calidad de vida de las personas y el monitoreo se vuelve una fase clave. En países como Guatemala la cobertura nacional de salud es limitada, por lo que la implementación de métodos que permitan el monitoreo de heridas de manera remota es crucial. En el siguiente proyecto se busca determinar un algoritmo que permita procesar foto grafías tomadas con una cámara de celular para reconocer características como el tamaño de una herida. Para ello se crearon prototipos con figuras regulares e irregulares que simulaban las heridas reales; además, se validó la precisión de una cruz negra de 3 cm2 como figura de referencia física. Se determinó que la segmentación por K-medias era un método confiable y preciso; además, se utilizó una transformación de geometría afín para modificar la deformación ocasionada por la curvatura de la superficie. Para los prototipos en planos 2D se obtuvo un porcentaje de error promedio de 1.84 %; mientras que para planos 3D se obtuvo 1.10 % con una desviación estándar de 0.005. Esto representa 0.02 mm2 de área en las figuras irregulares de 1.94 cm2 y 0.03 mm2 en las figuras irregulares de 2.96 cm2 .
Resumen en inglés
Chronic wounds occur when skin cells lack the ability to heal and recovery time becomes indeterminate. It is estimated that about 2 % of people living in a developing country suffer from chronic wounds at least once in their lifetime. The condition of chronic wounds directly affects people’s quality of life and monitoring becomes a key phase. In countries such as Guatemala, national health coverage is limited, so the implementation of methods that allow remote wound monitoring is crucial. The following project seeks to determine an algorithm that allows processing photographs taken with a cell phone camera to recognize characteristics such as the size of a wound. For this purpose, prototypes were created with regular and irregular shapes that simulated real wounds; in addition, the accuracy of a 3 cm2 black cross as a physical reference figure was validated. K-means segmentation was determined to be a reliable and accurate method; furthermore, an affine geometry transformation was used to modify the deformation caused by surface curvature. For the prototypes in 2D planes, an average percentage error of 1.84 % was obtained; while for 3D planes, 1.10 % was obtained with a standard deviation of 0.005. This represents 0.02 mm2 of area in the 1.94 cm2 irregular shapes and 0.03 mm2 in the 2.96 cm2 irregular shapes.
