F. Santos, Rodrigo Veras, Elineide Santos, M. Claro, L. Vogado, Márcia Ito, A. Bianchi
{"title":"糖尿病足溃疡分类的深度学习架构评价","authors":"F. Santos, Rodrigo Veras, Elineide Santos, M. Claro, L. Vogado, Márcia Ito, A. Bianchi","doi":"10.5753/sbcas.2021.16076","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"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 classificação 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 classificar 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.","PeriodicalId":413867,"journal":{"name":"Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2021)","volume":"21 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-06-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Uma Avaliação de Arquiteturas de Aprendizado Profundo para a Classificação de Úlceras do Pé Diabético\",\"authors\":\"F. Santos, Rodrigo Veras, Elineide Santos, M. Claro, L. Vogado, Márcia Ito, A. Bianchi\",\"doi\":\"10.5753/sbcas.2021.16076\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"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 classificação 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 classificar 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.\",\"PeriodicalId\":413867,\"journal\":{\"name\":\"Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2021)\",\"volume\":\"21 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-06-15\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2021)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5753/sbcas.2021.16076\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2021)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/sbcas.2021.16076","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Uma Avaliação de Arquiteturas de Aprendizado Profundo para a Classificação de Úlceras do Pé Diabético
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 classificação 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 classificar 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.