
Uma Avaliação de Arquiteturas de Aprendizado Profundo para a Classificação de Úlceras do Pé Diabético
Author(s) -
Francico Santos,
Rodrigo Veras,
Esmael Lopes dos Santos,
Maila Lima Claro,
Luís Henrique Vogado,
Masako Ito,
Andrea Bianchi
Publication year - 2021
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbcas.2021.16076
Subject(s) - medicine
Uma complicação causada pelo diabetes mellitus é o aparecimento de feridas situadas na região dos pés denominadasúlceras do pé diabético. O tratamento tardio pode acarretar o surgimento de infecção ou isquemia da úlcera que, em estado avançado, pode ocasionar a amputação dos membros inferiores. Neste trabalho foi realizado um comparativo do desempenho de diversas arquiteturas de aprendizado profundo pré-treinadas na classicação de imagens deúlceras do pé diabético. Nossa avaliação levou em consideração quatro cenários, três binários Saudável vs Úlceras; Saudável vs Isquemia; Saudável vs Infecção e um multiclasse Saudável vs Úlcera vs Isquemia vs Infecção vs Infecção e Isquemia. Os resultados alcançados demostram que a nossa proposta consegue classicar tais imagens, visto que, nos testes realizados o índice Kappa atingiu valores considerados "Excelentes". Contudo, para o problema multiclasse ainda é necessário aprimorar o uso dessas técnicas.