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http://cimat.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1008/538| Valoración del área de la herida del pie diabético | |
| MARTHA MAGDALENA MENA ARELLANOS | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial | |
| Detección de contorno | |
| Se estima que en 2013 aproximadamente 382 millones de personas tenían diabetes que equivale al 8.3% de la población mundial. Para el a–o 2030, se espera que la población global aumente a más 552 millones que representar’a el 9,9% de la población adulta. Las complicaciones del pie son de las más graves y costosas entre todas las de la diabetes mellitus. La amputación de toda o una parte de una extremidad inferior se lleva a cabo normalmente tras la aparición de una úlcera de pie, se estima que cada 20 segundos alguna persona en el mundo pierde una extremidad inferior a causa de la diabetes. En esta tesis se aborda el problema de la valoración no invasiva de la herida del pie diabético por medio de la estimación del tamaño de la herida en tiempo real al utilizar cámaras convencionales para la prevención de infecciones y amputaciones. Con el fin de resolver el problema de la segmentación de la herida es necesario distinguir la herida de la piel sana en condiciones de iluminación no controlada. El enfoque propuesto genera un modelo del tono de piel en tiempo real, lo que permite la adaptación a una diversidad de tonos de piel y condiciones de iluminación. Este problema se resuelve tradicionalmente con el aprendizaje de un modelo de piel a partir de un conjunto de datos previos. La propuesta hace uso de una técnica de segmentación interactiva y el cálculo de una Mezcla de Gaussianas Multivariantes del tono de piel para distinguir la herida de la piel sana, esto proporciona una solución robusta. Para probar la técnica propuesta, se realizó un experimento en la Clínica de Heridas del Centro de Salud de Guadalupe, Zacatecas, con el Dr. Eduardo Sifuentes Carlos. El algoritmo se implementó en un iPhone 6 donde se probó con la base de datos del 2015 a la fecha y se obtuvo una precisión de 0.9248 y una exhaustividad de 0.8465. | |
| 01-12-2016 | |
| Tesis de maestría | |
| OTRAS | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis del CIMAT |
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