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Dissertação

The use of machine learning techniques for monitoring the evolution of diabetic foot EVALUATED

Detalhes: Úlceras do pé diabético são uma complicação grave da diabetes, com o potencial de levar a amputações dos membros inferiores e até mesmo à morte. A deteção precoce e o tratamento são cruciais para evitar que estas úlceras se tornem mais graves. Nesta tese, propomos uma abordagem inovadora que poderia ser usada para monitorizar a progressão das úlceras do pé diabético usando técnicas de aprendizagem automática. Especificamente, usaremos imagens dos pés de pacientes diabéticos para treinar uma rede neural convolucional (CNN) afinada para reconhecer úlceras. A nossa abordagem aproveita o poder da aprendizagem automática para fornecer um método objetivo e automatizado para detetar sinais precoces de úlceras do pé diabético. A necessidade de um procedimento automatizado para detetar úlceras decorre de vários factores que podem afetar significativamente a precisão e eficiência da deteção precoce de úlceras. Embora uma inspeção visual rápida por especialistas experientes possa ser eficaz, ela não está isenta de limitações. Um motivo é que as úlceras do pé diabético são uma complicação comum, e o número de pacientes que requerem triagens regulares pode ser grande. Um sistema automatizado pode analisar eficientemente um grande volume de imagens em pouco tempo, possibilitando a deteção precoce e intervenções oportunas para uma população de pacientes maior. Ao afinar a CNN, o nosso objetivo é alcançar o melhor desempenho possível neste contexto específico, que não foi explorado anteriormente no campo das úlceras do pé diabético.
Keywords: Pé diabético; Ülceras do Pé diabético;

Discussão: outubro 3, 2023, 0:0