Este Trabajo Fin de Grado ha consistido en un estudio del uso
de redes convolucionales para la clasícación de imágenes de úlceras cutáneas
producidas por presión.
Las úlceras cutáneas producidas por presión pueden parecer heridas sencillas
pero en realidad son heridas de una elevada complejidad, las cuáles
suponen uno de los principales costes para los sistemas sanitarios.
Para aplicar un tratamiento efícaz sobre este tipo de heridas, es necesario
un diagnóstico fíable y preciso. Dicho diagnóstico, se realiza mediante la
inspección visual por parte del personal sanitario, el cual está sujeto a una
gran subjetividad por parte del operario.
El desarrollo de un sistema de clasfícación automático, capaz de realizar
una clasfícación efíciente y fíable de este tipo de heridas, sería un gran
avance, pues supondría una herramienta de gran utilidad para el personal
médico, la cual reduciría los costes para los sistemas sanitarios y, lo que es
más importante, se produciría una mejora en el tratamiento de los pacientes.
A lo largo del trabajo, se ha realizado el habitual
flujo de trabajo completo
para el desarrollo de un sistema inteligente.
Se ha comenzado con el diseño de varios sistemas convolucionales, los cuales
se han entrenado y testeado, para asentar una base sólida en la primera
fase del proceso. Tras realizar el test de los diferentes sistemas con imágenes
desconocidas para ellos, se ha continuado con la aplicación de una técnica
llamada Data Augmentantion, junto con diferentes cambios en las arquitecturas
iniciales, teniendo como objetivo mejorar los resultados obtenidos por
los primeros sistemas.
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